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KORTIQ公司推出了一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP——AIScale
近日KORTIQ公司推出了一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP——AIScale,它能夠利用實現訓練好的CNN網絡,比如行業標準的ResNet、...
深度神經網絡模型CNN(Convolutional Neural Network)是一種廣泛應用于圖像識別、視頻分析和自然語言處理等領域的深度學習模型。...
用CNN把圖形轉成ASCII碼字符畫的方法,并更新了著色工具
Osamu Akiyama提出了一種用CNN把圖形轉成ASCII碼字符畫的方法,并在昨天更新了著色工具,這讓不少機器學習開發者都玩high了。
商湯聯合提出基于FPGA的Winograd算法:改善FPGA上的CNN性能 降低算法復雜度
商湯科技算法平臺團隊和北京大學高能效實驗室聯合提出一種基于 FPGA 的快速Winograd算法,可以大幅降低算法復雜度,改善 FPGA 上的 CNN 性能。
在走進深度學習的過程中,最吸引作者的是一些用于給對象分類的模型。最新的科研結果表示,這類模型已經可以在實時視頻中對多個對象進行檢測。而這就要歸功于計算...
CNN已經廣泛用于圖像識別,因為它能模仿生物視覺神經的行為獲得很高識別準確率。最近,基于深度學習算法的現代應用高速增長進一步改善了研究和實現。特別地,多...
關于卷積神經網絡從交通燈識別到更實際的應用,我經常聽到這樣一個問題:“會否出現一種深度學習“魔法”,它僅用圖像作為單一輸入就能判斷出食物質量的好壞?”簡...
CNN 是多層感知器的正則化版本。多層感知器通常表示全連接網絡,即一層中的每個神經元都連接到下一層中的所有神經元。這些網絡的“完全連通性”使它們容易過度...
CNN到底學到了什么?到底是什么樣的特征在影響著CNN的性能?
接下來我們來檢驗一下,是不是由這張圖來確定的圖片的分類。首先記住,這張圖是最后一層的第 286 個濾波器。如何檢驗呢?我們只需要將這張圖片輸入進網絡,并...
相同點: 傳統神經網絡的擴展。 前向計算產生結果,反向計算模型更新。 每層神經網絡橫向可以多個神經元共存,縱向可以有多層神經網絡連接。
標注圖像中的物體掩碼是一項非常耗時耗力的工作(人工標注一個物體平均需要20到30秒),但在眾多計算機視覺應用中(例如,自動駕駛、醫學影像),它又是不可或...
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