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電子發(fā)燒友網(wǎng)>人工智能>特斯拉將招聘AI/芯片團(tuán)隊(duì),開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)

特斯拉將招聘AI/芯片團(tuán)隊(duì),開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)

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ST MCU邊緣AI開(kāi)發(fā)者云 - STM32Cube.AI

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labview BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)

請(qǐng)問(wèn):我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷,在NI官網(wǎng)找到了機(jī)器學(xué)習(xí)工具包(MLT),但是里面沒(méi)有關(guān)于這部分VI的幫助文檔,對(duì)于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類“這個(gè)范例有很多不懂的地方,比如
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及下載

這個(gè)網(wǎng)絡(luò)輸入和相應(yīng)的輸出來(lái)“訓(xùn)練”這個(gè)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)輸入和輸出不斷地調(diào)節(jié)自己的各節(jié)點(diǎn)之間的權(quán)值來(lái)滿足輸入和輸出。這樣,當(dāng)訓(xùn)練結(jié)束后,我們給定一個(gè)輸入,網(wǎng)絡(luò)便會(huì)根據(jù)自己已調(diào)節(jié)好的權(quán)值計(jì)算出一個(gè)輸出。這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)單原理。  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理下載-免費(fèi)
2008-06-19 14:40:42

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方法有哪些?

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

人臉識(shí)別、語(yǔ)音翻譯、無(wú)人駕駛...這些高科技都離不開(kāi)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了!

的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 這種網(wǎng)絡(luò)可以解決什么問(wèn)題呢? 其中最熱門(mén)的就是圖像識(shí)別問(wèn)題。 比如計(jì)算機(jī)拿到一些貓的照片后,可以識(shí)別出中華田園貓和其他種類的貓,然后分類。這種看似很廢的用處,如果運(yùn)用到醫(yī)療領(lǐng)域,比如分辨好
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從AlexNet到MobileNet,帶你入門(mén)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

AlexNet到MobileNetAlexnetAlexNet是首次把卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域并取得突破性成績(jī)的模型。AlexNet有Alex Krizhevsky、llya Sutskever
2018-05-08 15:57:47

優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法有哪些?

優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法有哪些?
2022-09-06 09:52:36

使用STM32CubeMX和X-CUBE-AI生成代碼

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到MCU 之 環(huán)境搭建教程前提工作:已經(jīng)搭建好了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(tensorflow、keras),并進(jìn)行了訓(xùn)練。目前工作:網(wǎng)絡(luò)部署到單片機(jī)上,用到的是STM32的開(kāi)發(fā)板,使用到了STM32CubeMX和X-CUBE-AI來(lái)生成代碼。其中STM32CubeMX的安裝教程參
2021-11-01 06:17:19

關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的確定!!

請(qǐng)問(wèn)用matlab編程進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)時(shí),訓(xùn)練結(jié)果很多都是合適的,但如何確定最合適的?且如何用最合適的BP模型進(jìn)行外推預(yù)測(cè)?
2014-02-08 14:23:06

分享一種用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的新8位浮點(diǎn)交換格式

速度增長(zhǎng),需要新的硬件和軟件創(chuàng)新來(lái)繼續(xù)平衡內(nèi)存,計(jì)算效率和帶寬。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 的訓(xùn)練對(duì)于 AI 能力的持續(xù)提升至關(guān)重要,今天標(biāo)志著這一演變的激動(dòng)人心的一步,Arm、英特爾和 NVIDIA 聯(lián)合
2022-09-15 15:15:46

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何使用

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么,鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史,您為什么還會(huì)在意它呢? 對(duì)于這些非常中肯的問(wèn)題,我們似乎可以給出相對(duì)簡(jiǎn)明的答案。
2019-07-17 07:21:50

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展及應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想起源于1943年McCulloch 和 Pitts 提出的神經(jīng)元模型[19],簡(jiǎn)稱 MCP 神經(jīng)元模 型。它是利用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的神經(jīng)元反應(yīng)的過(guò) 程,具有開(kāi)創(chuàng)性意義。此模型神經(jīng)元反應(yīng)簡(jiǎn)化
2022-08-02 10:39:39

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu)和常用框架

  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu)  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介:什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?

復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征的強(qiáng)大工具。例如,這包括音頻信號(hào)或圖像中的復(fù)雜模式識(shí)別。本文討論了 CNN 相對(duì)于經(jīng)典線性規(guī)劃的優(yōu)勢(shì)。后續(xù)文章“訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?——第2部分”討論如何訓(xùn)練CNN
2023-02-23 20:11:10

可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞識(shí)別

,接下來(lái)是密集全連接層。● 深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DS-CNN)最近,深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被推薦為標(biāo)準(zhǔn) 3D 卷積運(yùn)算的高效替代方案,并已用于實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的緊湊網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。DS-CNN 首先使用獨(dú)立
2021-07-26 09:46:37

史上最全AI人工智能入門(mén)+進(jìn)階學(xué)習(xí)視頻全集(200G)【免費(fèi)領(lǐng)取】

高也意味著高挑戰(zhàn)性,AI是一門(mén)融合了計(jì)算機(jī)科學(xué),統(tǒng)計(jì)學(xué),腦神經(jīng)學(xué)和社會(huì)學(xué)的綜合性學(xué)科,要想從事這項(xiàng)工作,不僅要懂得計(jì)算機(jī)基礎(chǔ),還要懂得心理學(xué)和哲學(xué)方面的知識(shí)。在技術(shù)方面,還要系統(tǒng)學(xué)習(xí)掌握AI工具、編程
2019-11-27 12:10:39

圖像預(yù)處理和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的簡(jiǎn)要介紹

為提升識(shí)別準(zhǔn)確率,采用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)Mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。整體處理過(guò)程分為兩步:圖像預(yù)處理和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。圖像預(yù)處理主要根據(jù)圖像的特征,數(shù)據(jù)處理成規(guī)范的格式,而改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理主要用于輸出結(jié)果。 整個(gè)過(guò)程分為兩個(gè)步驟:圖像預(yù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。需要提前安裝Tengine框架,
2021-12-23 08:07:33

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)

η ∈(0,1)代表學(xué)習(xí)速率。  由于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的收斂速度慢,優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)非常復(fù)雜,所以需要優(yōu)化學(xué)習(xí)速率。三層感知器的BP 學(xué)習(xí)算法權(quán)值調(diào)整計(jì)算公式為:    每個(gè)加速度傳感器中每個(gè)軸的數(shù)據(jù)
2018-11-13 16:04:45

基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估及局限性

FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問(wèn)題分析基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估及局限性
2021-04-30 06:58:13

基于光學(xué)芯片神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練解析,不看肯定后悔

基于光學(xué)芯片神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練解析,不看肯定后悔
2021-06-21 06:33:55

基于帶NNIE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)海思3559A方案邊緣計(jì)算主板開(kāi)發(fā)及接口定義

計(jì)算資源,支撐客戶開(kāi)發(fā)各種計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用,如無(wú)人機(jī)、機(jī)器人等行業(yè)類應(yīng)用,為邊緣計(jì)算提供優(yōu)秀的硬件平臺(tái)。Hi3559AV100方案的邊緣計(jì)算主板開(kāi)發(fā),目前主要應(yīng)用分布在,視頻監(jiān)控、黑白名單識(shí)別、陌生人識(shí)別
2020-06-20 11:32:14

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

如何實(shí)現(xiàn)開(kāi)發(fā)嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

已經(jīng)有很多關(guān)于人工智能用于日益智能的車輛的文章。但是,您如何將在服務(wù)器群上開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 壓縮到量產(chǎn)汽車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)汽車生產(chǎn) AI 研發(fā)工程師在
2021-12-23 06:30:50

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

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

訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并移植到Lattice FPGA上,通常需要開(kāi)發(fā)人員既要懂軟件又要懂?dāng)?shù)字電路設(shè)計(jì),是個(gè)不容易的事。好在FPGA廠商為我們提供了許多工具和IP,我們可以在這些工具和IP的基礎(chǔ)上做
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)的并行特點(diǎn),而且它還可以根據(jù)設(shè)計(jì)要求配置硬件結(jié)構(gòu),例如根據(jù)實(shí)際需要,可靈活設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)的位寬等。隨著數(shù)字集成電路技術(shù)的飛速發(fā)展,F(xiàn)PGA芯片的處理能力得到了極大的提升,已經(jīng)完全可以承擔(dān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)壓縮
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)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)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

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

當(dāng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于應(yīng)用的時(shí)候,權(quán)值是不是不能變了?

當(dāng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于應(yīng)用的時(shí)候,權(quán)值是不是不能變了????就是已經(jīng)訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是不是相當(dāng)于得到一個(gè)公式了,權(quán)值不能變了
2016-10-24 21:55:22

有關(guān)脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)

譯者|VincentLee來(lái)源 |曉飛的算法工程筆記脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spiking neural network, SNN)脈沖神經(jīng)元作為計(jì)算單...
2021-07-26 06:23:59

機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練秘籍——吳恩達(dá)

行特征選擇工程。例如,假設(shè)你只有 20 個(gè)訓(xùn)練樣本,那么使用對(duì)數(shù)幾率回歸還是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能無(wú)關(guān)緊要;此時(shí)人為的特征選擇工程比起選擇哪種算法產(chǎn)生更大的影響。但如果你有 100 萬(wàn)個(gè)樣本數(shù)據(jù),我會(huì)贊成你
2018-11-30 16:45:03

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

淺析計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)

引言計(jì)算機(jī)仿真技術(shù)是應(yīng)用電子計(jì)算機(jī)對(duì)研究對(duì)象的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算和分析的方法。對(duì)于從事控制系統(tǒng)研究與設(shè)計(jì)的技術(shù)人員而言,是目前控制系統(tǒng)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)實(shí)用有效的工具。這不僅是因?yàn)樗芙鉀Q控制論中大量存在
2021-09-07 07:01:52

用S3C2440訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

嵌入式設(shè)備自帶專用屬性,不適合作為隨機(jī)性很強(qiáng)的人工智能深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)。想象用S3C2440訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法都會(huì)頭皮發(fā)麻,PC上的I7、GPU上都很吃力,大部分都要依靠服務(wù)器來(lái)訓(xùn)練。但是一旦算法訓(xùn)練
2021-08-17 08:51:57

用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)訓(xùn)練的圖像數(shù)據(jù)集介紹

用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)訓(xùn)練的圖像數(shù)據(jù)集
2021-02-26 07:35:08

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

的收斂速度和識(shí)別率【關(guān)鍵詞】:粒子群優(yōu)化;;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);;語(yǔ)音識(shí)別【DOI】:CNKI:SUN:SSJS.0.2010-06-018【正文快照】:1引言語(yǔ)音識(shí)別是新一代智能計(jì)算機(jī)的重要組成部分,對(duì)它
2010-05-06 09:05:35

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?

我在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

輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)資料下載

視覺(jué)任務(wù)中,并取得了巨大成功。然而,由于存儲(chǔ)空間和功耗的限制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在嵌入式設(shè)備上的存儲(chǔ)與計(jì)算仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。前面幾篇介紹了如何在嵌入式AI芯片上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):【嵌入式AI開(kāi)發(fā)】篇五|實(shí)戰(zhàn)篇一:STM32cubeIDE上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之pytorch搭建指紋識(shí)別模型.onnx...
2021-12-14 07:35:25

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

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

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

,非局部運(yùn)算某一處位置的響應(yīng)作為輸入特征映射中所有位置的特征的加權(quán)和來(lái)進(jìn)行計(jì)算。我們非局部運(yùn)算作為一個(gè)高效、簡(jiǎn)單和通用的模塊,用于獲取深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)時(shí)記憶。我們提出的非局部運(yùn)算是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中經(jīng)
2018-11-12 14:52:50

基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息系綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)的訓(xùn)練算法

基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息系綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)的訓(xùn)練算法 為了對(duì)基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息系統(tǒng)綜合評(píng)價(jià)系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練,必須確定網(wǎng)絡(luò)參數(shù)Wk ,bk
2009-02-27 09:36:12665

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——第六代計(jì)算機(jī)的實(shí)現(xiàn)-1992-7-科學(xué)普及出版社-周繼成。
2016-04-12 11:08:590

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信中的應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信中的應(yīng)用,下來(lái)看看
2016-07-20 16:51:5113

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)臉部關(guān)鍵點(diǎn)的教程之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與數(shù)據(jù)擴(kuò)充

上一次我們用了單隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),效果還可以改善,這一次就使用CNN。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 上圖演示了卷積操作 LeNet-5式的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域近期取得的巨大突破的核心。卷積層和之前的全連接
2017-11-16 11:45:072012

Imagination 發(fā)布神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件開(kāi)發(fā)套件

今日,Imagination Technologies宣布推出首套 PowerVR CLDNN開(kāi)發(fā)工具 (SDK),可用來(lái)在PowerVR GPU 上開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序。這一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) SDK 可使
2018-01-26 17:05:423111

特斯拉Autopilot計(jì)算機(jī)視覺(jué)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最新研究進(jìn)展

在上個(gè)月的Train AI會(huì)議上,特斯拉AI計(jì)算機(jī)視覺(jué)部門(mén)總監(jiān)談了自己對(duì)當(dāng)前Autopilot 發(fā)展的見(jiàn)解,他表示自己目前正利用特斯拉無(wú)人車隊(duì)的大量數(shù)據(jù),試圖通過(guò)訓(xùn)練特斯拉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,來(lái)改善Autopilot的自動(dòng)駕駛能力。
2018-06-13 09:34:593150

物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)者展示第2季:OpenVino和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的介紹

物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)者展的第2季即將開(kāi)始! 本季我們正在深入研究開(kāi)放式視覺(jué)推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工具包(OpenVino),它為開(kāi)發(fā)人員提供了創(chuàng)建尖端AI驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用程序的能力。
2018-11-05 06:41:002458

英特爾已決定終止其Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的開(kāi)發(fā)工作

Habana已經(jīng)開(kāi)發(fā)了兩款自己的AI芯片,即Habana Gaudi和Habana Goya(如圖)。前者是高度專門(mén)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練芯片,而后者是用于推理的處理器,在主動(dòng)部署中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2020-02-06 15:06:102189

特斯拉全新的訓(xùn)練計(jì)算機(jī)Dojo正在開(kāi)發(fā)中?

需要注意的是,Dojo 計(jì)算機(jī)將配合無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法(unsupervised learning),來(lái)減少特斯拉對(duì)于數(shù)據(jù)人工標(biāo)注的工作量,這樣來(lái)幫助其數(shù)據(jù)訓(xùn)練效率實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)提升。 馬斯克還在推特上發(fā)布英雄帖,為自家的 AI芯片團(tuán)隊(duì)招人。
2020-09-06 12:00:432382

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

中國(guó)科學(xué)院提出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片設(shè)計(jì),讓機(jī)器“會(huì)思考”設(shè)計(jì)中“增引擎”

從中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)獲悉,來(lái)自中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所的研究團(tuán)隊(duì)提出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片設(shè)計(jì)“HyGCN”。 《中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)通訊》(CCCF)近日刊發(fā)了中科院計(jì)算所特別研究助理嚴(yán)明玉、研究員范東睿以及
2020-12-18 16:09:342699

中科院計(jì)算所提出圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片設(shè)計(jì)

近日,《中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)通訊》刊發(fā)了中科院計(jì)算所特別研究助理嚴(yán)明玉博士、研究員范東睿以及研究員葉笑春共同撰寫(xiě)的綜述文章《圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速芯片:人工智能“認(rèn)知智能”階段起飛的推進(jìn)劑》。文章披露,該團(tuán)隊(duì)提出
2020-12-28 09:34:291679

研究人員開(kāi)發(fā)“液態(tài)”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 可適應(yīng)快速變化的訓(xùn)練環(huán)境

想要適應(yīng)自動(dòng)駕駛、控制機(jī)器人、醫(yī)療診斷等場(chǎng)景,就必須讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)快速變化的各種狀況。好消息是,麻省理工(MIT)計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)的 Ramin Hasani 團(tuán)隊(duì),已經(jīng)
2021-01-29 10:46:331330

MIT成功研發(fā)液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

想要適應(yīng)自動(dòng)駕駛、控制機(jī)器人、醫(yī)療診斷等場(chǎng)景,就必須讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)快速變化的各種狀況。好消息是,麻省理工(MIT)計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)的 Ramin Hasani 團(tuán)隊(duì),已經(jīng)
2021-01-29 11:32:322069

特斯拉推出搭載NVIDIA A100 GPU頂尖自動(dòng)駕駛汽車訓(xùn)練超級(jí)計(jì)算機(jī)

)上,汽車制造商特斯拉AI高級(jí)總監(jiān)Andrej Karpathy公布了公司內(nèi)部用于訓(xùn)練Autopilot與自動(dòng)駕駛深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超級(jí)計(jì)算機(jī)。這個(gè)集群使用了720個(gè)節(jié)點(diǎn)的8個(gè)NVIDIA A100
2021-06-25 15:41:403246

韓國(guó)政府組建團(tuán)隊(duì),研發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU)芯片

韓國(guó)政府將與人工智能芯片和云計(jì)算企業(yè)聯(lián)合,組成一個(gè)團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)高運(yùn)算能力和低能耗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(npu)推理芯片。這是為了避開(kāi)nvidia的長(zhǎng)期gpu進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)。該項(xiàng)目為延長(zhǎng)韓國(guó)在半導(dǎo)體領(lǐng)域的地位而努力,并為到2030年取得顯著的成果而努力。
2023-06-27 10:11:03699

什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?為什么說(shuō)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很重要?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何工作?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)具有相連節(jié)點(diǎn)層的計(jì)算模型,其分層結(jié)構(gòu)與大腦中的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),因此,可訓(xùn)練其識(shí)別模式、對(duì)數(shù)據(jù)分類和預(yù)測(cè)未來(lái)事件。
2023-07-26 18:28:411623

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

一。其主要應(yīng)用領(lǐng)域在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理中,最初是由Yann LeCun等人在20世紀(jì)80年代末和90年代初提出的。隨著近年來(lái)計(jì)算機(jī)硬件性能的提升和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,CNN在很多領(lǐng)域取得了重大的進(jìn)展和應(yīng)用。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 (一)卷積層(Convolutional Layer) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-08-17 16:30:30806

Kaggle知識(shí)點(diǎn):訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的7個(gè)技巧

科學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使用隨機(jī)梯度下降進(jìn)行訓(xùn)練,模型權(quán)重使用反向傳播算法進(jìn)行更新。通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解決的優(yōu)化問(wèn)題非常具有挑戰(zhàn)性,盡管這些算法在實(shí)踐中表現(xiàn)出色,但不能保證它們會(huì)及時(shí)收斂到一個(gè)良好的模型
2023-12-30 08:27:54319

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