她在護(hù)理學(xué)校進(jìn)行外科手術(shù)培訓(xùn)或者照顧老年癡呆患者時(shí)才會(huì)真正思考神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)意味著什么。我向她解釋我說(shuō)的是人工智能（AI），不是人的大腦，我決定編寫(xiě)一個(gè)關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入門(mén)說(shuō)明，讓我的母親（和其他無(wú)技術(shù)背景的人）能夠?qū)?b class="flag-6" style="color: red">神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一定
2018-06-19 18:36:17
5332 
引言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中涉及到大量的張量運(yùn)算，比如卷積，矩陣乘法，向量點(diǎn)乘，求和等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器就是針對(duì)張量運(yùn)算來(lái)設(shè)計(jì)的。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器通常都包含一個(gè)張量計(jì)算陣列，以及數(shù)據(jù)收發(fā)控制，共同來(lái)完成諸如矩陣
2020-11-02 13:52:512481 
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識(shí)過(guò)程而開(kāi)發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應(yīng)的輸出，而對(duì)如何由輸入得到輸出的機(jī)理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過(guò)程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”，通過(guò)不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在傳感器數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用針對(duì)壓力傳感器對(duì)溫度的交叉靈敏度,采用BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理,消除溫度對(duì)壓力傳感器的影響,大大提高了傳感器的穩(wěn)定性及其精度,效果良好。關(guān)鍵詞
2009-08-11 20:23:46
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類(lèi)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性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題。那有哪些辦法能實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
以馮·諾依曼型計(jì)算機(jī)為中心的信息處理技術(shù)的高速發(fā)展，使得計(jì)算機(jī)在當(dāng)今的信息化社會(huì)中起著十分重要的作用。但是，當(dāng)用它來(lái)解決某些人工智能問(wèn)題時(shí)卻遇到了很大的困難。 例如，一個(gè)人可以很容易地識(shí)別他人的臉孔
2023-09-27 06:13:57
物體所作出的交互反應(yīng)，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來(lái)的;②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-10-23 16:16:02
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
`人工智能發(fā)展的好與壞何為人工智能人工智能是一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。說(shuō)是科學(xué)其實(shí)也是一種擦邊球似的科學(xué)，屬于自然科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、技術(shù)科學(xué)三項(xiàng)交叉而來(lái)的科學(xué)。如今的地球，在這顆水藍(lán)色的小球上生活著大約65億
2017-06-24 14:47:43
`我思故我在 亮出你的觀點(diǎn)自從類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以用強(qiáng)大的運(yùn)算能力加以模擬之后，強(qiáng)人工智能才開(kāi)始出現(xiàn)。即便如此，以目前 CPU 的運(yùn)算能力來(lái)講，模擬類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的代價(jià)非常之大，于是有人想到了用
2017-08-23 15:42:16
點(diǎn)擊上方“藍(lán)字”，關(guān)注我們，感謝！人工智能(AI)以及利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和更高程度車(chē)輛自主性的強(qiáng)大技術(shù)。隨著人工智能研究的快速發(fā)展，設(shè)計(jì)人員正面臨激烈的競(jìng)爭(zhēng)
2021-12-17 08:17:41
人工智能技術(shù)的概念從出來(lái)到現(xiàn)在已經(jīng)有很多年的歷史了，其實(shí)所謂的人工智能技術(shù)本身就是一種模擬人類(lèi)大腦的思考方式的一種技術(shù)，它的英文簡(jiǎn)稱(chēng)是AI技術(shù)，在西方國(guó)家，人工智能技術(shù)被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展
2015-10-21 12:03:58
人工智能芯片是人工智能發(fā)展的 | 特倫斯謝諾夫斯基責(zé)編 | 屠敏本文內(nèi)容經(jīng)授權(quán)摘自《深度學(xué)習(xí) 智能時(shí)代的核心驅(qū)動(dòng)力量》從AlphaGo的人機(jī)對(duì)戰(zhàn)，到無(wú)人駕駛汽車(chē)的上路，再到AI合成主播上崗
2021-07-27 07:02:46
人工智能是近三年來(lái)最受關(guān)注的核心基礎(chǔ)技術(shù)，將深刻的改造各個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)。人工智能在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用自2017年來(lái)高速發(fā)展，是人工智能最熱點(diǎn)的兩項(xiàng)落地應(yīng)用。手把手教你設(shè)計(jì)人工智能芯片及系統(tǒng)（全
2019-09-11 11:52:08
，路徑規(guī)劃和異常檢測(cè)，以及用于在這些引擎上部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型（包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法）的平臺(tái)和工具的集成。這只是第一步，因?yàn)槎髦瞧忠呀?jīng)在努力將可擴(kuò)展的人工智能加速器集成到其設(shè)備中，這將使機(jī)器學(xué)習(xí)
2019-05-29 10:46:39
淺談智能控制、人工智能、智能算法的發(fā)展前景
2019-05-10 01:21:03
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線性
2012-03-20 11:32:43
近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)的繁榮，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，顛覆了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程的時(shí)代，將人工智能的浪潮推到了歷史最高點(diǎn)。然而，盡管各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮，但往往模型性能越高，對(duì)超參數(shù)的要求也越來(lái)越嚴(yán)格
2019-09-11 11:52:14
，本次也迎來(lái)重大更新套件--兼容支持Mac及Windows開(kāi)發(fā)環(huán)境。剛剛量產(chǎn)發(fā)布的Al人工智能計(jì)算棒基于RK1808芯片，定位于深度學(xué)習(xí)工具和獨(dú)立的人工智能（Al）加速器，開(kāi)發(fā)者不再需要
2022-08-15 17:53:47
求一個(gè)simulink的蓄電池用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制電機(jī)加速勻速減速運(yùn)動(dòng)的模型仿真
2020-02-22 02:17:03
FPGA加速的關(guān)鍵因素是什么？EdgeBoard中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子在FPGA中的實(shí)現(xiàn)方法是什么？
2021-09-28 06:37:44
，對(duì)傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)以及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在此背景之下，諸多基于Graph的新型機(jī)器學(xué)習(xí)算法—GNN（圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），在學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界不斷的涌現(xiàn)出來(lái)。GNN對(duì)算力和存儲(chǔ)器的要求非常高，其
2021-07-07 08:00:00
AI加速器設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)和一些思考
致謝
首先感謝電子發(fā)燒友論壇提供的書(shū)籍
然后為該書(shū)打個(gè)廣告吧，32K的幅面，非常小巧方便，全彩印刷，質(zhì)量精良，很有質(zhì)感。
前言
設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先要考慮的幾個(gè)問(wèn)題
2023-09-16 11:11:01
。
從名字上就能看出來(lái)書(shū)里可能覆蓋的內(nèi)容是和CNN加速器有關(guān)的內(nèi)容了。
作者在前言里說(shuō)這本書(shū)主要討論Inference（推理）的過(guò)程，“主要討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件，尤其是芯片設(shè)計(jì)層面的內(nèi)容”。這本書(shū)的第2，3章
2023-09-17 16:39:45
《 AI加速器架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)》+第一章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀感
? ?在本書(shū)的引言中也提到“一圖勝千言”，讀完第一章節(jié)后，對(duì)其進(jìn)行了一些歸納（如圖1），第一章對(duì)常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了介紹，舉例了一些結(jié)構(gòu)
2023-09-11 20:34:01
人工智能打發(fā)展是算法優(yōu)先于實(shí)際應(yīng)用。近幾年隨著人工智能的不斷普及，許多深度學(xué)習(xí)算法涌現(xiàn)，從最初的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）到機(jī)器學(xué)習(xí)算法的時(shí)代。由于應(yīng)用環(huán)境的差別衍生出不同的學(xué)習(xí)算法：線性回歸，分類(lèi)與回歸樹(shù)
2023-02-17 11:00:15
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟：訓(xùn)練與預(yù)測(cè)、訓(xùn)練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達(dá)訓(xùn)練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
項(xiàng)目名稱(chēng)：基于PYNQ的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速試用計(jì)劃：申請(qǐng)理由：本人研究生在讀，想要利用PYNQ深入探索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件加速，在PYNQ上實(shí)現(xiàn)圖像的快速處理項(xiàng)目計(jì)劃：1、在PC端實(shí)現(xiàn)Lnet網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
2018-12-19 11:37:22
電子發(fā)燒友總結(jié)了以“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”為主題的精選干貨，今后每天一個(gè)主題為一期，希望對(duì)各位有所幫助?。c(diǎn)擊標(biāo)題即可進(jìn)入頁(yè)面下載相關(guān)資料）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用實(shí)例（pdf彩版）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門(mén)資料MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析《matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)》深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-05-07 19:18:14
創(chuàng)新的芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)，這正面臨新的挑戰(zhàn)。本書(shū)從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析出發(fā)，總結(jié)和提煉了AI加速器架構(gòu)設(shè)計(jì)中常見(jiàn)的難點(diǎn)，以及解決這些難點(diǎn)的技術(shù)、方法和思想，是AI軟硬件架構(gòu)師、設(shè)計(jì)師非常寶貴的參考資料?！?AI
2023-07-28 10:50:51
，本周將會(huì)推出針對(duì)異構(gòu)計(jì)算GPU實(shí)例GN5年付5折的優(yōu)惠活動(dòng)，希望能夠打造良好的AI生態(tài)環(huán)境，幫助更多的人工智能企業(yè)以及項(xiàng)目順利上云。隨著深度學(xué)習(xí)對(duì)人工智能的巨大推動(dòng)，深度學(xué)習(xí)所構(gòu)建的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2017-12-26 11:22:09
)部分。推理時(shí)不需要更新權(quán)重(update weights)，只出結(jié)果就好了。所以碼農(nóng)們?cè)陂_(kāi)發(fā)軟件時(shí)把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好了，封裝到軟件里拿出來(lái)賣(mài)就是了。在這種背景下，各大公司紛紛推出了不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器
2020-07-27 17:28:00
是一種常用的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，在使用改策略時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的輸出神經(jīng)元相互競(jìng)爭(zhēng)，每一時(shí)刻只有一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)獲勝的神經(jīng)元激活。ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由比較層、識(shí)別層、識(shí)別閾值、重置模塊構(gòu)成。其中比較層負(fù)責(zé)接收輸入樣本，并將其傳遞
2019-07-21 04:30:00
項(xiàng)目名稱(chēng)：準(zhǔn)備試下中控，準(zhǔn)備帶孩子學(xué)習(xí)下RK1808人工智能計(jì)算棒AI加速器等應(yīng)用。試用計(jì)劃：試用計(jì)劃：本人在本領(lǐng)域有三年多的學(xué)習(xí)和開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，最近少兒編程非常的火爆，申請(qǐng)這個(gè)RK1808人工智能計(jì)算
2019-09-18 20:23:23
。因此，業(yè)界對(duì)GNN的硬件加速有著非常迫切的需求。盡管傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）硬件加速有很多種解決方案，但GNN的硬件加速還沒(méi)有得到充分的討論和研究。在撰寫(xiě)本白皮書(shū)時(shí)，谷歌（Google）和百度
2021-09-25 17:20:41
，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：
①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來(lái)的;
②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。
神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元，它是
2023-09-13 16:41:18
了加速器內(nèi)核的數(shù)據(jù)移動(dòng)和管理預(yù)處理和后處理功能，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RT 壓縮和圖像縮放人工智能引擎 （DPU）矢量處理器的平鋪陣列，使用 XCVC1902 設(shè)備（稱(chēng)為深度學(xué)習(xí)處理單元或 DPU）時(shí)，性能高達(dá)
2022-11-25 16:29:20
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展及應(yīng)用轉(zhuǎn)載****地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢(shì)，作為一個(gè)
2022-08-02 10:39:39
抽象人工智能 （AI） 的世界正在迅速發(fā)展，人工智能越來(lái)越多地支持以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)或非常難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用程序。本系列文章解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 及其在 AI 系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。CNN 是從
2023-02-23 20:11:10
最近在看人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存算一體這些方面的ADC設(shè)計(jì)方向，貌似跟一般的ADC方向是一樣的，都是希望朝著低功耗高精度和高速發(fā)展，在這幾個(gè)或其他特殊的方向各位有什么見(jiàn)解呢？
2021-06-24 08:17:34
摘 要：本文給出了采用ADXL335加速度傳感器來(lái)采集五個(gè)手指和手背的加速度三軸信息，并通過(guò)ZigBee無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸來(lái)提取手勢(shì)特征量，同時(shí)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行誤差分析來(lái)實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別的設(shè)計(jì)方法
2018-11-13 16:04:45
隨著arm生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展壯大，各種各樣的應(yīng)用場(chǎng)景層出不窮。為了更好地在特定場(chǎng)景下得到更好的性能，能耗比等指標(biāo)，針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景的加速器市場(chǎng)也在蓬勃發(fā)展，近年來(lái)火熱的人工智能加速器
2022-07-29 15:38:43
作者：Nagesh Gupta 創(chuàng)始人兼 CEOAuviz Systems Nagesh@auvizsystems.com憑借出色的性能和功耗指標(biāo)，賽靈思 FPGA 成為設(shè)計(jì)人員構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-06-19 07:24:41
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
巡線智能車(chē)控制中的CNN網(wǎng)絡(luò)有何應(yīng)用？嵌入式單片機(jī)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)該怎樣去使用？如何利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去更好地控制巡線智能車(chē)呢？
2021-12-21 07:47:24
已經(jīng)有很多關(guān)于將人工智能用于日益智能的車(chē)輛的文章。但是，您如何將在服務(wù)器群上開(kāi)發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 壓縮到量產(chǎn)汽車(chē)中資源受限的嵌入式硬件中呢?本文探討了我們應(yīng)該如何授權(quán)汽車(chē)生產(chǎn) AI 研發(fā)工程師在
2021-12-23 06:30:50
人工智能下面有哪些機(jī)器學(xué)習(xí)分支？如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方法去解決機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)下面的分類(lèi)問(wèn)題？
2021-06-16 08:09:03
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(chēng)，是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。人腦在接受視覺(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
的，中文名為開(kāi)放智能機(jī)器（上海）有限公司。2016年12月1日，由ARM生態(tài)系統(tǒng)加速器安創(chuàng)空間聯(lián)合全志科技、地平線機(jī)器人發(fā)起的開(kāi)放人工智能...
2021-10-28 09:44:54
嵌入式與人工智能關(guān)系是什么？嵌入式人工智能的發(fā)展趨勢(shì)是什么？
2021-12-27 07:13:40
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在AI中具有舉足輕重的地位，除了找到最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一個(gè)挑戰(zhàn)是如何在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)它，同時(shí)優(yōu)化性能和功率效率。 使用云計(jì)算并不總是一個(gè)選項(xiàng)，尤其是當(dāng)
2021-11-09 08:06:27
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
的解決方案會(huì)讓更多的開(kāi)發(fā)者易于使用，為大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)解決更多的實(shí)際難題，加速整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。www.tuolve.comTel:***
2017-10-09 15:26:53
隨著Google、Microsoft和Facebook等巨頭的大力投入，深度學(xué)習(xí)正在超越機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能來(lái)勢(shì)兇猛。那么，如今人工智能最熱門(mén)的技術(shù)趨勢(shì)是什么？黑匣認(rèn)為，復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTMs（長(zhǎng)短
2015-12-23 14:21:58
的智能——但是我們已經(jīng)看到了一條充滿潛力的道路。目前人工智能（AI）已經(jīng)發(fā)展為一系列技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，但是無(wú)論我們?cè)趺疵?，它們都需要組合起來(lái)搭建一個(gè)更加智能的機(jī)器
2018-05-22 09:54:43
求一個(gè)simulink的蓄電池用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制電機(jī)加速勻速減速運(yùn)動(dòng)的模型仿真
2020-02-22 02:15:50
求大神給一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的源代碼。
2016-04-19 17:15:29
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
隱藏技術(shù): 一種基于前沿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的新型人工智能處理器 Copy東京理工大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種名為“ Hiddenite”的新型加速器芯片，該芯片可以在計(jì)算稀疏“隱藏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”時(shí)達(dá)到最高的精度
2022-03-17 19:15:13
產(chǎn)品簡(jiǎn)介AIC-200是芯研通基于華為ATLAS 200 AI加速處理模塊推出的人工智能推理加速卡，內(nèi)部集成2顆ATLAS 200加速模塊，可提供高達(dá)44TOPS INT8算力。AIC-200采用
2022-03-29 11:30:56
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論依照簡(jiǎn)明易懂、便于軟件實(shí)現(xiàn)、鼓勵(lì)探索的原則介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。內(nèi)容包括：智能系統(tǒng)描述模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的特點(diǎn)；基本人工神經(jīng)元模型，人工神經(jīng)
2009-01-13 14:58:57
55 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 LSI 公司宣布推出 Axxia網(wǎng)絡(luò)加速器，旨在為新一代網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用提供超低時(shí)延加速。該款 PCI Express智能加速卡和配套提供
2010-10-15 09:03:46771 回顧了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展歷史，并介紹了其在信息、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)、控制等領(lǐng)域的應(yīng)用及研究現(xiàn)狀。隨著人們對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷地探索和研究，并將其與一些傳統(tǒng)方法相結(jié)合，將
2012-01-11 14:38:4026 CNN已經(jīng)廣泛用于圖像識(shí)別，因?yàn)樗苣７律镆曈X(jué)神經(jīng)的行為獲得很高識(shí)別準(zhǔn)確率。最近，基于深度學(xué)習(xí)算法的現(xiàn)代應(yīng)用高速增長(zhǎng)進(jìn)一步改善了研究和實(shí)現(xiàn)。特別地，多種基于FPGA平臺(tái)的深度CNN加速器被提出
2017-11-17 13:31:017686 區(qū)塊鏈與人工智能的結(jié)合可能成為另一個(gè)“爆點(diǎn)”。前瞻產(chǎn)業(yè)研究院分析師認(rèn)為，人工智能算法需要依靠海量數(shù)據(jù)不斷提升性能，而區(qū)塊鏈能夠很好地解決海量數(shù)據(jù)的搜集與傳輸問(wèn)題，并且保證數(shù)據(jù)真實(shí)可靠，可能成為人工智能發(fā)展的“加速器”。
2018-03-30 14:06:024782 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類(lèi)：1）分類(lèi)；2）回歸；3）聚類(lèi)。今天我們重點(diǎn)探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法。 前言： 人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見(jiàn)公眾
2018-06-18 10:15:004809 Imagination Technologies宣布推出其面向人工智能（AI）應(yīng)用的最新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）架構(gòu)PowerVR Series3NX。
2018-12-06 16:09:323256 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速能夠賦能邊緣智能部署
2019-03-21 11:10:075220 什么是人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，大腦的結(jié)構(gòu)越簡(jiǎn)單，那么智商就越低。單細(xì)胞生物是智商最低的了。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一樣的，網(wǎng)絡(luò)越復(fù)雜它就越強(qiáng)大，所以我們需要深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這里的深度是指層數(shù)多，層數(shù)越多那么構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就越復(fù)雜。
2019-07-04 11:30:243713 基于端側(cè)推斷任務(wù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果中，Imagination的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器在多個(gè)框架測(cè)試中成績(jī)名列第一！
2019-07-12 15:23:475005 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速賦能端側(cè)智能
2019-08-08 10:59:514317 自從以深度學(xué)習(xí)為代表的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的精度大大提升以后，人工智能開(kāi)始終于又再次火了起來(lái)，且有席卷全球之勢(shì)。
2019-10-09 16:05:021000 在人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)中，有一個(gè)很重要的概念就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN（Convolutional Neural Networks）。
2019-11-02 11:23:433470 隨著許多嵌入式系開(kāi)始變得智能且自主，以人工智能（AI）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為導(dǎo)向的嵌入式系統(tǒng)市場(chǎng)即將起飛，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器大戰(zhàn)一觸發(fā)。
2019-11-14 14:16:01594 隨著許多嵌入式系開(kāi)始變得智能且自主，以人工智能（AI）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為導(dǎo)向的嵌入式系統(tǒng)市場(chǎng)即將起飛，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器大戰(zhàn)一觸發(fā)。
2019-11-22 11:40:06902 隨著消費(fèi)電子、汽車(chē)電子、工業(yè)控制等越來(lái)越多的應(yīng)用引入人工智能，人工智能面臨著前所未有的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)迎來(lái)了發(fā)展高潮。
2019-12-19 11:44:342349 談及人工智能，就會(huì)涉及到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代人工智能的重要分支，它是一個(gè)為人工智能提供動(dòng)力，可以模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的系統(tǒng)。
2020-07-27 10:25:37683 來(lái)源：ST社區(qū) GPU和NNA（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器）正在迅速成為AI應(yīng)用的關(guān)鍵要素。隨著不同企業(yè)開(kāi)始挖掘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各種任務(wù)（比如自然語(yǔ)言處理、圖片分類(lèi)）中的潛力，集成人工智能元素的產(chǎn)品數(shù)量正在穩(wěn)步的增長(zhǎng)
2022-12-20 18:25:17506 通過(guò)集成專(zhuān)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，MAX78000克服了這些局限性，憑借在本地以低功耗實(shí)時(shí)執(zhí)行AI處理，使機(jī)器能夠看到和聽(tīng)到復(fù)雜的型態(tài)。
2020-10-21 16:22:361183 據(jù)外媒報(bào)道，英國(guó)半導(dǎo)體與軟件設(shè)計(jì)公司Imagination Technologies宣布推出新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）——IMG Series4，可應(yīng)用于高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）和自動(dòng)駕駛
2020-11-16 10:28:461929 Imagination Technologies發(fā)布了最新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器IP核IMG Series4 NNA，并將于12月份正式向廠商提供。 芯東西獨(dú)家獲悉，已有汽車(chē)領(lǐng)域廠商率先獲得IMG
2020-11-18 16:06:282340 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種使用數(shù)學(xué)模型處理圖像以及其他數(shù)據(jù)的多層系統(tǒng)，而且目前已經(jīng)發(fā)展為人工智能的重要基石。
2020-11-25 09:50:172635 ? ? 新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器 Maxim Integrated的新型MAX78000芯片，基于雙核MCU，結(jié)合了超低功耗深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，為高性能人工智能 (AI) 應(yīng)用提供所需的算力，是機(jī)器視覺(jué)
2021-01-04 11:48:492589 人工智能-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)說(shuō)明。
2021-05-25 11:30:1612 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器基本概念。
2021-05-27 15:22:5911 了一種基于FPGA的SIM卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器架構(gòu)。以YOOV2目標(biāo)檢測(cè)算法為例，介紹了將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型映射到FPGA上的完整流程;對(duì)加速器的性能和資源耗費(fèi)進(jìn)行深λ分析和建模，將實(shí)際傳輸延時(shí)考慮在內(nèi)，縮小了加速器理論時(shí)延與實(shí)際時(shí)延
2021-05-28 14:00:2223 AI加速器是一類(lèi)專(zhuān)門(mén)的硬件加速器或計(jì)算機(jī)系統(tǒng)旨在加速人工智能的應(yīng)用，主要應(yīng)用于人工智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。
2022-02-06 12:47:003645 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network, ANN）是一種模仿人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，也被稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural
2023-08-22 16:45:182941 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《FPGA加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矩陣乘法.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-09-15 14:50:360 從線上購(gòu)物時(shí)的“猜你喜歡”、到高等級(jí)自動(dòng)駕駛汽車(chē)上的實(shí)時(shí)交通信息接收，再到在線視頻游戲，所有的這些都離不開(kāi)人工智能（AI）加速器。AI加速器是一種高性能的并行計(jì)算設(shè)備，旨在高效處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI工作負(fù)載并提供近乎實(shí)時(shí)的處理方案，從而實(shí)現(xiàn)一系列應(yīng)用。
2023-11-18 10:36:301144 
電子發(fā)燒友App
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論