如何采用FPGA技術實現(xiàn)深度卷積網(wǎng)絡（2）
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，是深度學習的代表算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡具有表征學習能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類，因此也被稱為“平移不變?nèi)斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡”。
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。
舉報投訴
-
FPGA
+關注
關注
1625文章
21627瀏覽量
601251 -
神經(jīng)網(wǎng)絡
+關注
關注
42文章
4734瀏覽量
100420 -
計算
+關注
關注
2文章
442瀏覽量
38704
發(fā)布評論請先 登錄
相關推薦
【PYNQ-Z2申請】基于PYNQ的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加速
，得到訓練參數(shù)2、利用開發(fā)板arm與FPGA聯(lián)合的特性，在arm端實現(xiàn)圖像預處理已經(jīng)卷積核神經(jīng)網(wǎng)絡的池化、激活函數(shù)和全連接，在
發(fā)表于 12-19 11:37
基于賽靈思FPGA的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)設計
FPGA 上實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 (CNN)。CNN 是一類深度神經(jīng)網(wǎng)絡，在處理大規(guī)模圖像識別任務
發(fā)表于 06-19 07:24
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡—深度卷積網(wǎng)絡：實例探究及學習總結
《深度學習工程師-吳恩達》03卷積神經(jīng)網(wǎng)絡—深度卷積網(wǎng)絡：實例探究 學習總結
發(fā)表于 05-22 17:15
什么是深度學習？使用FPGA進行深度學習的好處？
FPGA實現(xiàn)。易于適應新的神經(jīng)網(wǎng)絡結構深度學習是一個非常活躍的研究領域，每天都在設計新的 DNN。其中許多結合了現(xiàn)有的標準計算，但有些需要全新的計算方法。特別是在具有特殊結構的
發(fā)表于 02-17 16:56
基于FPGA的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡服務優(yōu)化和編譯測試
，自然語言處理，推薦算法，圖像識別等廣泛的應用領域。 FPGA云服務器提供了基于FPGA的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加速服務，單卡提供約3TOPs的定
發(fā)表于 11-15 16:56
?831次閱讀
如何通過FPGA實現(xiàn)深度卷積網(wǎng)絡（3）
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡具有表征學習（representation learning）能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也
如何用FPGA技術實現(xiàn)深度卷積網(wǎng)絡（7）
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺（visual perception）機制構建，可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習，其隱含層內(nèi)的卷積核參數(shù)共享和層間連接的稀疏性使得卷積神經(jīng)
一種多層級特征融合就的深度卷積網(wǎng)絡
采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對單目圖像的深度進行估計時，存在深度信息不精確、邊緣模糊以及細節(jié)缺失等問題。為此，提出一種多層級特征融合結構的
發(fā)表于 03-16 09:21
?7次下載
如何用OpenCL實現(xiàn)FPGA上的大型卷積網(wǎng)絡加速？
Xilinx zynq系列FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡評估 本篇目錄 1. 內(nèi)存占用 1.1 FPGA程序中內(nèi)存的實現(xiàn)方式 1.2 Zynq的BRA
深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡層級分解綜述
隨著深度學習的不斷發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）在目標檢測與圖像分類中受到研究者的廣泛關注。CNN從 Lenet5網(wǎng)絡發(fā)展到深度殘差
發(fā)表于 05-19 16:11
?5次下載
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和深度神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)缺點 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和深度神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別
深度神經(jīng)網(wǎng)絡是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習算法，其主要特點是由多層神經(jīng)元構成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動調(diào)整神經(jīng)元之間的權重，從而實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行預測和分類。
發(fā)表于 08-21 17:07
?3858次閱讀
深度學習與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用
隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，深度學習和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network, CNN）作為其中的重要分支，已經(jīng)在多個領域取得了顯著的應用成果。從圖像識
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)原理
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）是一種深度學習模型，廣泛應用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領域。本文將詳細介紹卷積神經(jīng)
FPGA加速深度學習模型的案例
：DE5Net_Conv_Accelerator 應用場景 ：面向深度學習的開源項目，實現(xiàn)了AlexNet的第一層卷積運算加速。 技術特點 ： 采
工商網(wǎng)監(jiān)
評論