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電子發(fā)燒友網(wǎng)>可編程邏輯>FPGA與GPU在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中的對(duì)比研究

FPGA與GPU在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建中的對(duì)比研究

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【PYNQ-Z2申請(qǐng)】基于PYNQ的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速

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【PYNQ-Z2試用體驗(yàn)】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)

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2019-03-03 22:10:19

【PYNQ-Z2試用體驗(yàn)】基于PYNQ的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛小車(chē) - 項(xiàng)目規(guī)劃

,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的第三次發(fā)展浪潮仍在繼續(xù),在其背后,高性能CPU、GPUFPGA、ASIC以強(qiáng)大的算力為技術(shù)的應(yīng)用落地提供了有力的支持。然而目前基于FPGA平臺(tái)搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為控制器,適合我們自己動(dòng)手實(shí)現(xiàn)
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最近在學(xué)習(xí)電機(jī)的智能控制,上周學(xué)習(xí)了基于單神經(jīng)元的PID控制,這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力,可以通過(guò)對(duì)系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
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2019-06-19 07:24:41

如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測(cè)的計(jì)算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括:輸入層:根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層:使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權(quán)重的層,以提高模型的預(yù)測(cè)能力輸出層:基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測(cè)
2021-07-12 08:02:11

如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?

如何用stm32cube.ai簡(jiǎn)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射?如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
2021-10-11 08:05:42

如何用ARM和FPGA搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器通信方案?

某人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FPGA處理器能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算處理,為了實(shí)現(xiàn)集數(shù)據(jù)通信、操作控制和數(shù)據(jù)處理于一體的便攜式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器,需要設(shè)計(jì)一種基于嵌入式ARM內(nèi)核及現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列FPGA的主從結(jié)構(gòu)處理系統(tǒng)滿足要求。
2021-05-21 06:35:27

如何移植一個(gè)CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FPGA中?

)第二步:使用Lattice sensAI 軟件編譯已訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),定點(diǎn)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。該軟件會(huì)根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和預(yù)設(shè)的FPGA資源進(jìn)行分析并給出性能評(píng)估報(bào)告,此外用戶還可以軟件中做
2020-11-26 07:46:03

如何設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮算法?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar-tificial Neural Networks)的簡(jiǎn)稱,是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。人腦接受視覺(jué)感官傳來(lái)的大量圖像信息后,能迅速做出反應(yīng)
2019-08-08 06:11:30

如何進(jìn)行高效的時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

現(xiàn)有的圖數(shù)據(jù)規(guī)模極大,導(dǎo)致時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要格外長(zhǎng)的時(shí)間,因此使用多GPU進(jìn)行訓(xùn)練變得成為尤為重要,如何有效地將多GPU用于時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成為一個(gè)非常重要的研究議題。本文提供了兩種方式來(lái)
2022-09-28 10:37:20

怎么解決人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題

本文提出了一個(gè)基于FPGA 的信息處理的實(shí)例:一個(gè)簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Verilog 語(yǔ)言描述,該數(shù)據(jù)流采用模塊化的程序設(shè)計(jì),并考慮了模塊間數(shù)據(jù)傳輸信號(hào)同 步的問(wèn)題,有效地解決了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題。
2021-05-06 07:22:07

怎么設(shè)計(jì)ARM與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的通信方案?

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很多領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用,尤其是具有分布存儲(chǔ)、并行處理、自學(xué)習(xí)、自組織以及非線性映射等特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用更加廣泛。嵌入式便攜設(shè)備也越來(lái)越多地得到應(yīng)用,多數(shù)是基于ARM內(nèi)核及現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列
2019-09-20 06:15:20

有人做過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FPGA上的實(shí)現(xiàn)嗎?

例如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-03-07 19:44:24

有提供編寫(xiě)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)程序服務(wù)的嗎?

有提供編寫(xiě)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)程序服務(wù)的嗎?
2011-12-10 13:50:46

求助地震波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序

求助地震波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序,共同交流??!
2013-05-11 08:14:19

求助基于labview的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制

小女子做基于labview的蒸發(fā)過(guò)程中液位的控制,想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制,請(qǐng)問(wèn)這個(gè)控制方法可以嗎?有誰(shuí)會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16

求助大神關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問(wèn)題

求助大神 小的現(xiàn)在有個(gè)難題: 一組車(chē)重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)一個(gè)車(chē)重的最終數(shù)值(一個(gè)一維數(shù)組輸入對(duì)應(yīng)輸出一個(gè)數(shù)值) 這其中可能經(jīng)過(guò)均值、方差、去掉N個(gè)最大值、、、等等的計(jì)算 我的目的就是弄清楚這個(gè)中間計(jì)算過(guò)程 最近實(shí)在想不出什么好辦法就打算試試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 請(qǐng)教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
2016-07-14 13:35:44

FPGA去實(shí)現(xiàn)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)

1、加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必備開(kāi)源項(xiàng)目  到底純FPGA適不適合這種大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)?這個(gè)問(wèn)題其實(shí)我們不適合回答,但是FPGA廠商是的實(shí)際操作是很有權(quán)威性的,現(xiàn)在不論是Intel還是Xilinx都沒(méi)有
2022-10-24 16:10:50

簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)

最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:57:36

粒子群優(yōu)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用

研究具有重要意義.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)相結(jié)合的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),把它應(yīng)用于語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng),使系統(tǒng)不僅具有非線性、自適應(yīng)性、魯棒性和自學(xué)習(xí)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本來(lái)的優(yōu)勢(shì),也具有模糊推理和模糊劃分等模糊邏輯全文下載
2010-05-06 09:05:35

脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FPGA上的實(shí)現(xiàn)誰(shuí)會(huì)?

脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)FPGA上的實(shí)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類功能,有報(bào)酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14

請(qǐng)問(wèn)Labveiw如何調(diào)用matlab訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型呢?

matlab中訓(xùn)練好了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,想在labview中調(diào)用,請(qǐng)問(wèn)應(yīng)該怎么做呢?或者labview有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包嗎?
2018-07-05 17:32:32

請(qǐng)問(wèn)一下fpga加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么要用arm核呢

請(qǐng)問(wèn)一下fpga加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么要用arm核呢?用其他的不行嗎
2022-07-25 14:37:58

非局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),打造未來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本組件

時(shí)空記憶。增加了幾個(gè)非局部模塊后,我們的“非局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”結(jié)構(gòu)能比二維和三維卷積網(wǎng)絡(luò)視頻分類中取得更準(zhǔn)確的結(jié)果。另外,非局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算上也比三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加經(jīng)濟(jì)。我們 Kinetics
2018-11-12 14:52:50

自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中模糊規(guī)則的抽取。本文研究模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)、規(guī)則插入和抽取及神經(jīng)-模糊推理的FuNN 模型。把遺傳算法作為系統(tǒng)模糊規(guī)則選擇的自
2009-06-06 13:45:4218

基于FPGA的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方法的研究

基于FPGA的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方法的研究 引 言    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network,ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu),它的提出是為了
2009-11-17 17:17:201119

基于FPGA的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方法的研究

基于FPGA的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方法的研究 引言   人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork,ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu),它的提出是為了解決一些非線
2009-11-21 16:25:244633

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么意思

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么意思 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門(mén)活躍的邊緣性交叉學(xué)科.研究它的發(fā)展過(guò)程和前沿問(wèn)題,具有重要的理論意義
2010-03-06 13:39:013296

基于混沌蟻群的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)速度辨識(shí)器研究

近年來(lái),由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究取得了長(zhǎng)足的進(jìn)展,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的速度辨識(shí)方法得到了廣泛研究,但其仍存在收斂速度慢、易陷入局部極小值等問(wèn)題,因此,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化
2010-06-14 06:52:321105

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮算法的FPGA實(shí)現(xiàn)技術(shù)研究

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮算法的FPGA實(shí)現(xiàn)技術(shù)研究,下來(lái)看看
2016-09-17 07:29:2319

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的唇裂圖像研究_朱霞

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的唇裂圖像研究_朱霞
2017-03-19 11:33:110

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類方法研究_胡偉

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類方法研究_胡偉
2017-03-16 09:37:530

基于虛擬化的多GPU深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練框架

針對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分布式多機(jī)多GPU上的加速訓(xùn)練問(wèn)題,提出一種基于虛擬化的遠(yuǎn)程多GPU調(diào)用的實(shí)現(xiàn)方法。利用遠(yuǎn)程GPU調(diào)用部署的分布式GPU集群改進(jìn)傳統(tǒng)一對(duì)一的虛擬化技術(shù),同時(shí)改變深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分布式
2018-03-29 16:45:250

面向低功耗AI芯片上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)介紹

這篇文章為大家介紹了一下面向低功耗AI芯片上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì),隨著這幾年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和硬件(CPU,GPU,FPGA,ASIC)的迅猛發(fā)展,深度學(xué)習(xí)在包...
2020-12-14 23:40:08536

基于FPGA的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實(shí)現(xiàn)

基于FPGA的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實(shí)現(xiàn)說(shuō)明。
2021-04-28 11:24:2325

基于不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類方法研究對(duì)比

海量文本分析是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)理解和價(jià)值發(fā)現(xiàn)的重要手段,其中文本分類作為自然語(yǔ)言處理的經(jīng)典問(wèn)題受到研究者廣泛關(guān)注,而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本分析方面的優(yōu)異表現(xiàn)使其成為目前的主要研究方向。在此背景下,介紹卷積
2021-05-13 16:34:3448

基于FPGA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實(shí)現(xiàn)方法

基于FPGA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實(shí)現(xiàn)方法說(shuō)明。
2021-06-01 09:35:1637

如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人體生物神經(jīng)元原理構(gòu)建的,比較基礎(chǔ)的有M-P模型,它按照生物 神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和工作原理構(gòu)造出來(lái)的一個(gè)抽象和簡(jiǎn)化的模型。
2023-02-24 16:06:521080

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