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電子發(fā)燒友網(wǎng)>模擬技術(shù)>AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模擬量子系統(tǒng)的突破

AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模擬量子系統(tǒng)的突破

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的激光雷達(dá)物體識(shí)別技術(shù)一直難以在嵌入式平臺(tái)上實(shí)時(shí)運(yùn)行。經(jīng)緯恒潤(rùn)經(jīng)過(guò)潛心研發(fā),攻克了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在嵌入式平臺(tái)部署所面臨的算子定制與加速、量化策略、模型壓縮等難題,率先實(shí)現(xiàn)了高性能激光檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并成功地在嵌入式平臺(tái)(德州儀TI TDA4系列)上完成部署。系統(tǒng)功能目前該系統(tǒng):?支持接入禾賽Pandar 40和
2021-12-21 07:59:18

基于賽靈思FPGA的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)

FPGA 上實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)。CNN 是一類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在處理大規(guī)模圖像識(shí)別任務(wù)以及與機(jī)器學(xué)習(xí)類似的其他問(wèn)題方面已大獲成功。在當(dāng)前案例中,針對(duì)在 FPGA 上實(shí)現(xiàn) CNN 做一個(gè)可行性研究
2019-06-19 07:24:41

如何使用STM32F4+MPU9150實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手勢(shì)?

如何使用STM32F4+MPU9150實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手勢(shì)?
2021-11-19 07:06:48

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

如何利用SoPC實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)速度控制器?

不確定因素影響,并且隨著可編程片上系統(tǒng)SoPC和大規(guī)模現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列FPGA的出現(xiàn),為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的硬件實(shí)現(xiàn)提供了新的載體。
2019-08-12 06:25:35

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

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

處理的運(yùn)算量和數(shù)據(jù)吞吐量。圖像壓縮是信息傳輸和存儲(chǔ)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),然而我們?cè)撊绾芜M(jìn)行FPGA設(shè)計(jì),以實(shí)現(xiàn)給定的功能已經(jīng)成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的關(guān)鍵呢?
2019-08-08 06:11:30

容差模擬電路軟故障診斷的小波與量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法設(shè)計(jì)

的成分做為電路故障特征,再輸入給量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。不僅解決了一個(gè)可測(cè)試點(diǎn)問(wèn)題,并提高了辨識(shí)故障類別的能力,而且在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前,利用主元分析降低了網(wǎng)絡(luò)輸入維數(shù)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)可以看出,這種方法不僅能實(shí)現(xiàn)模擬電路單軟軟故障診斷,也能實(shí)現(xiàn)多軟軟故障診斷,實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明:故障診斷率為100%。
2019-07-05 08:06:02

嵌入式中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)資料分享

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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

應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬污水生物處理

應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬污水生物處理(1.浙江工業(yè)大學(xué)建筑工程學(xué)院, 杭州 310014; 2.鎮(zhèn)江水工業(yè)公司排水管理處,鎮(zhèn)江 212003)摘要:針對(duì)復(fù)雜的非線性污水生物處理過(guò)程,開(kāi)發(fā)了徑向基函數(shù)的人
2009-08-08 09:56:00

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

FPGA的嵌入式應(yīng)用。某人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的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)可編程門陣列FPGA的主從結(jié)構(gòu)處理系統(tǒng)滿足要求。
2019-09-20 06:15:20

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

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

求利用LABVIEW 實(shí)現(xiàn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序

誰(shuí)有利用LABVIEW 實(shí)現(xiàn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序啊(我用的版本是8.6的 )
2012-11-26 14:54:59

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: 一組車重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)一個(gè)車重的最終數(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

求基于labview的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程

求高手,基于labview的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程,最好有程序哈,謝謝!!
2012-12-10 14:55:50

用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)有在
2022-10-24 16:10:50

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

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

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

脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)在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

輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)資料下載

原文鏈接:【嵌入式AI部署&基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)篇】輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用在圖像分類、物體檢測(cè)等機(jī)器
2021-12-14 07:35:25

基于量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬電路的軟故障診斷

提出了基于小波與量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容差模擬電路的軟故障診斷方法, 它能將故障的不確定性數(shù)據(jù)合理地分配到各類中,從而減少故障檢測(cè)的不確定度, 提高故障檢測(cè)的診斷率,克服
2009-12-23 11:30:108

Chebyshev神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路設(shè)計(jì)

摘要:以Chebyshev神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),給出了非線性函數(shù)的仿真實(shí)例.并提出了用模擬電路實(shí)現(xiàn)Chebyshev神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。關(guān)鍵詞:Chebyshev 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 仿真 模擬電路
2010-05-06 10:42:516

基于量子門組單元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用

摘要:  以通用量子門組(即相移門和受控非門) 作為基本的計(jì)算單元,構(gòu)造出全新的量子神經(jīng)元模型,并由此組成前饋型結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò). 仿真結(jié)果表明,就文中算例而言,該量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算
2010-08-17 10:23:1715

什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?有什么特點(diǎn)和應(yīng)用?

模擬大腦的某些機(jī)理與機(jī)制,實(shí)現(xiàn)一些特定的功能。目前,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已應(yīng)用于很多領(lǐng)域。本章主要對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論做一個(gè)全面簡(jiǎn)要的介紹。
2018-07-13 09:24:0021466

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(簡(jiǎn)稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),Neural Network)是模擬人腦思維方式的數(shù)學(xué)模型。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在現(xiàn)代生物學(xué)研究人腦組織成果的基礎(chǔ)上提出的,用來(lái)模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和行為。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反映了人腦功能的基本特征,如并行信息處理、學(xué)習(xí)、聯(lián)想、模式分類、記憶等。
2017-12-06 15:07:500

基于Numpy實(shí)現(xiàn)同態(tài)加密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在分布式AI環(huán)境下,同態(tài)加密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有助于保護(hù)商業(yè)公司知識(shí)產(chǎn)權(quán)和消費(fèi)者隱私。本文介紹了如何基于Numpy實(shí)現(xiàn)同態(tài)加密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-03-27 14:52:307518

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從原理到實(shí)現(xiàn)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural network,縮寫NN)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(動(dòng)物的中樞神經(jīng)系統(tǒng),特別是大腦)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型,用于對(duì)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)或近似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人
2018-09-18 22:40:01517

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( Artificial Neural Networks, 簡(jiǎn)寫為ANNs)也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或稱作連接模型,是對(duì)人腦或自然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干基本特性的抽象和模擬
2018-11-24 09:21:1114866

實(shí)現(xiàn)模擬量子系統(tǒng)的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

研究人員利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新算法,成功模擬量子系統(tǒng)的“穩(wěn)態(tài)”。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)并模擬波函數(shù)和密度矩陣,大大降低了計(jì)算復(fù)雜度和算力需求,為解決量子科學(xué)和信息領(lǐng)域的幾個(gè)突出問(wèn)題打下了基礎(chǔ)。
2019-07-08 10:03:09600

算法巨大突破 AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬量子系統(tǒng)

近日,研究人員利用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新算法,成功模擬量子系統(tǒng)的“穩(wěn)態(tài)”。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)并模擬波函數(shù)和密度矩陣,大大降低了計(jì)算復(fù)雜度和算力需求,為解決量子科學(xué)和信息領(lǐng)域的幾個(gè)突出問(wèn)題打下了基礎(chǔ)。
2019-07-10 14:09:582385

模擬量子計(jì)算在未來(lái)還將面臨諸多挑戰(zhàn)

近日,科學(xué)家們獨(dú)立開(kāi)發(fā)出了一種前所未有的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬開(kāi)放量子系統(tǒng)的方法, 這將是解決量子科學(xué)和量子信息中幾個(gè)突出問(wèn)題的前提。
2019-08-20 17:39:35532

物理學(xué)家使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬量子多體系統(tǒng)的波函數(shù)

如何哄動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬量子多體系統(tǒng)的某些方面。與新南威爾士大學(xué)的邁克爾·噓提供了一個(gè)前景一片由一對(duì)在同一期刊的問(wèn)題所做的工作,并概述了試圖解決同樣的問(wèn)題時(shí),其他研究人員所面對(duì)的問(wèn)題。
2020-06-30 16:47:102959

不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量子態(tài)的最新進(jìn)展以及面臨的挑戰(zhàn)

摘要???神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量子態(tài)是由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所表示的量子態(tài)。得益于機(jī)器學(xué)習(xí),尤其是深度學(xué)習(xí)近年來(lái)取得的突破性進(jìn)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量子態(tài)的研究得到了廣泛的關(guān)注,成為當(dāng)前的熱點(diǎn)前沿方向。文章將介紹不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-03-02 09:56:452745

用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理1

有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜!『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺(jué)得很高大上,但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。 這篇文章完全是為新手準(zhǔn)備的。我們會(huì)通過(guò)用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。本文的脈絡(luò)是:
2023-02-27 15:05:34451

用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理2

有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜!『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺(jué)得很高大上,但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。 這篇文章完全是為新手準(zhǔn)備的。我們會(huì)通過(guò)用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。本文的脈絡(luò)是:
2023-02-27 15:06:13377

用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理3

有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜!『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺(jué)得很高大上,但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。 這篇文章完全是為新手準(zhǔn)備的。我們會(huì)通過(guò)用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。本文的脈絡(luò)是:
2023-02-27 15:06:18467

用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理4

有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜!『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺(jué)得很高大上,但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。 這篇文章完全是為新手準(zhǔn)備的。我們會(huì)通過(guò)用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。本文的脈絡(luò)是:
2023-02-27 15:06:21443

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