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。
2015-08-19 08:54:23
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我的母親是一名護(hù)士，目前已經(jīng)退休。她是一個(gè)非常聰明的人，對(duì)自己的工作業(yè)務(wù)非常的盡職盡責(zé)。幾天前我和她說(shuō)我正在研究Imagination最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，她詫異的說(shuō)：你說(shuō)的是什么意思？，當(dāng)然只有
2018-06-19 18:36:175332 
面向邊緣計(jì)算應(yīng)用的全新i.MX 8M Plus異構(gòu)應(yīng)用處理器，搭載專用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器、獨(dú)立實(shí)時(shí)子系統(tǒng)、雙攝像頭ISP、高性能DSP和GPU
2020-01-08 08:30:001180 `專用處理器是未來(lái)電機(jī)驅(qū)動(dòng)的主流 專用處理器（ASSP）是未來(lái)電機(jī)驅(qū)動(dòng)的主流，是電機(jī)驅(qū)動(dòng)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。在硬件上，處理器本身就考慮到了大量電機(jī)驅(qū)動(dòng)本身的實(shí)際問(wèn)題，在集成控制MCU內(nèi)核以及一些外設(shè)
2015-12-31 17:57:39
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)50例
2012-11-28 16:49:56
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
大家有知道labview中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM的工具包是哪個(gè)嗎？求分享一下，有做這方面的朋友也可以交流一下，大家共同進(jìn)步
2017-10-13 11:41:43
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹
2018-01-04 13:41:23
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
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到STM32最近在做的一個(gè)項(xiàng)目需要用到網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擬合，并且將擬合得到的結(jié)果用作控制，就在想能不能直接在單片機(jī)上做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，這樣就可以實(shí)時(shí)計(jì)算，不依賴于上位機(jī)。所以要解決的主要是兩個(gè)
2022-01-11 06:20:53
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
2012-08-05 21:01:08
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
工智能。幾乎是一夜間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)從無(wú)人相信變成了萬(wàn)人追捧。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Hiton1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種模仿動(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算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)
2018-06-05 10:11:50
自然會(huì)想到Arm Cortex-M系列處理器內(nèi)核，那么如果您想要強(qiáng)化它的性能并且減少內(nèi)存消耗，CMSIS-NN就是您最好的選擇。基于CMSIS-NN內(nèi)核的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理運(yùn)算，對(duì)于運(yùn)行時(shí)間/吞吐量將會(huì)有4.6X的提升，而對(duì)于能效將有4.9X的提升。
2019-07-23 08:08:59
處理器的形式存在，專用于基于某個(gè)特定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的特定應(yīng)用。在這樣的ASIC系統(tǒng)中，EEP-TPU的應(yīng)用將按照專用ASIC系統(tǒng)的方式，將特定流程的任務(wù)以軟件+硬件結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)。在特定的嵌入式系統(tǒng)中
2020-05-18 17:13:24
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱是什么？Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱在同步中的應(yīng)用有哪些？
2021-04-26 06:42:29
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
2017-02-22 16:08:08
習(xí)神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)是如何一直沒(méi)有具體實(shí)現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù):對(duì)應(yīng)的輸出數(shù)據(jù):我們這里設(shè)置：1：節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點(diǎn)
2021-08-18 07:25:21
項(xiàng)目名稱：基于PYNQ-Z2的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖形識(shí)別試用計(jì)劃：申請(qǐng)理由：本人為一名嵌入式軟件工程師，對(duì)FPGA有一段時(shí)間的接觸，基于FPGA設(shè)計(jì)過(guò)簡(jiǎn)單的ASCI數(shù)字芯片。目前正好在學(xué)習(xí)基于python
2019-01-09 14:48:59
，并在屏幕上使用Qt綜合顯示小車實(shí)時(shí)圖像與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制實(shí)時(shí)狀態(tài)。PYNQ-Z2平臺(tái)搭載Xilinx Zynq7020芯片，擁有充足的可編程邏輯資源，并嵌入了雙核Cortex-A9處理器硬核，符合作品進(jìn)行
2018-12-19 11:36:24
，得到訓(xùn)練參數(shù)2、利用開(kāi)發(fā)板arm與FPGA聯(lián)合的特性，在arm端實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)處理已經(jīng)卷積核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化、激活函數(shù)和全連接，在FPGA端實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算3、對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試。4、在基本實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上
2018-12-19 11:37:22
前言前面我們通過(guò)notebook，完成了在PYNQ-Z2開(kāi)發(fā)板上編寫并運(yùn)行python程序。我們的最終目的是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成手寫的數(shù)字識(shí)別。在這之前，有必要講一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和工作原理。何為
2019-03-03 22:10:19
。由于整個(gè)代碼使用python語(yǔ)言編寫，只使用了芯片的ARM處理器部分。雖然訓(xùn)練樣本較小，但在執(zhí)行訓(xùn)練函數(shù)的時(shí)候，也花費(fèi)了不少時(shí)間。如果能利用FPGA部分進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件加速，應(yīng)該可縮短整個(gè)運(yùn)行時(shí)
2019-03-18 21:51:33
的開(kāi)源作品實(shí)在少之又少，使得基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作品對(duì)于部分電子愛(ài)好者仍帶有一分神秘的光環(huán)。本作品依托的PYNQ-Z2開(kāi)發(fā)板擁有充足的可編程邏輯資源，并嵌入了雙核Cortex-A9處理器硬核，滿足小車視頻
2019-03-02 23:10:52
今天學(xué)習(xí)了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別是自適應(yīng)諧振（ART）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自組織映射（SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。整體感覺(jué)不是很難，只不過(guò)一些最基礎(chǔ)的概念容易理解不清。首先ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)的一個(gè)代表，競(jìng)爭(zhēng)型學(xué)習(xí)
2019-07-21 04:30:00
`BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先給出只包含一個(gè)隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)由兩部分組成：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是前饋的，其權(quán)重都不回送到輸入單元，或前一層輸出單元（數(shù)據(jù)信息是單向
2019-07-21 04:00:00
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
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-08-20 12:05:29
優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
何謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理指令？有什么作用？Armv8.1-M核心實(shí)施選項(xiàng)包括哪些？
2021-06-29 09:07:44
全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
以前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎都是部署在云端（服務(wù)器上），設(shè)備端采集到數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)器做inference（推理），結(jié)果再通過(guò)網(wǎng)絡(luò)返回給設(shè)備端。如今越來(lái)越多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在嵌入式設(shè)備端上，即
2021-12-23 06:16:40
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
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
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的第一次浪潮。1969 年美國(guó)數(shù)學(xué)家及人工智能先驅(qū) Minsky在其著作中證 明感知器本質(zhì)上是一種線性模型[21]，只能處理線性分 類問(wèn)題，最簡(jiǎn)單的異或問(wèn)題都無(wú)法正確分類，因此神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)
2020-05-05 18:12:50
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
模型。第 3 部分將研究使用專用 AI 微控制器測(cè)試模型的特定用例。什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是系統(tǒng)或神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，使人工智能能夠更好地理解數(shù)據(jù)，使其能夠解決復(fù)雜的問(wèn)題。雖然有許多網(wǎng)絡(luò)類型，但本系
2023-02-23 20:11:10
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ImageNet-2010網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的？有哪些基本參數(shù)？
2021-06-17 11:48:22
反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2020-04-28 08:36:58
我們可以對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，使之適配微控制器的內(nèi)存和計(jì)算限制范圍，并且不會(huì)影響精度。我們將在本文中解釋和探討深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞識(shí)別的潛力。關(guān)鍵詞識(shí)別
2021-07-26 09:46:37
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，將數(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
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立參數(shù)Kp,Ki,Kd自整定的PID控制器。基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如下圖所示：控制器由兩部分組成：經(jīng)典增量式PID控制器；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
2021-09-07 07:43:47
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)
2018-01-04 13:37:27
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RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)
2018-01-04 13:38:52
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
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
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。
2021-05-21 06:35:27
稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能完成圖像數(shù)據(jù)的壓縮處理。在圖像壓縮中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理優(yōu)勢(shì)在于：巨量并行性；信息處理和存儲(chǔ)單元結(jié)合在一起；自組織自學(xué)習(xí)功能。與傳統(tǒng)的數(shù)字信號(hào)處理器DSP
2019-08-08 06:11:30
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
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
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
Neutron神經(jīng)處理單元提供了一套豐富的選項(xiàng)，用戶可根據(jù)內(nèi)核集成的恩智浦邊緣處理器件和產(chǎn)品系列要滿足的市場(chǎng)需求加以選擇。專用的控制器內(nèi)核內(nèi)聯(lián)去量化、激活和池化內(nèi)置微緩存，可降低功耗并減少對(duì)系統(tǒng)內(nèi)存
2023-02-17 13:51:16
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
求助地震波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，共同交流！！
2013-05-11 08:14:19
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 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
和中間結(jié)果需要存儲(chǔ)在外部存儲(chǔ)器中。并且數(shù)據(jù)迭代器會(huì)更加復(fù)雜。設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)，AI相關(guān)領(lǐng)域迭代速度快，綜上以上幾點(diǎn)，可以很容易給你們指引一條道路。 目前主流的解決方案就是使用通用或專用處理器來(lái)做控制工作
2022-10-24 16:10:50
最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:57:36
比較網(wǎng)絡(luò)等所困擾，而基于專用處理器的電機(jī)驅(qū)動(dòng)方案可以完美的解決這些問(wèn)題，首先在硬件上，處理器本身就考慮到了大量電機(jī)驅(qū)動(dòng)本身的實(shí)際問(wèn)題，在集成控制MCU內(nèi)核以及一些外設(shè)的同時(shí)，將一些必不可少的外圍集成在
2019-07-26 08:05:59
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
提出基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法AINEN。在用Bagging生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成之后，將人工免疫網(wǎng)絡(luò)的原理應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成，組成了一個(gè)從微觀上看是一個(gè)一個(gè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而
2009-04-10 08:49:08
18 基于免疫聚類的思想,提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成方法。采用輪盤賭選擇方法重復(fù)地從各免疫聚類中的抽取樣本以構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成中各個(gè)體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本集,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的輸出
2010-02-21 11:24:027 基于特征選擇的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成研究_王濤
2017-03-16 09:05:230 高通驍龍處理器集成了神經(jīng)處理引擎SDK，蘋果A11仿生處理器加入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎，華為麒麟970整合了全新的NPU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元，而按照現(xiàn)在的行業(yè)形勢(shì)，AI在移動(dòng)平臺(tái)上顯然只是剛開(kāi)始。近日，全球頂級(jí)
2017-09-26 09:31:511241 人工智能繞不過(guò)深度學(xué)習(xí)。目前深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用還是基于通用處理器如CPU、GPU。寒武紀(jì)科技陳天石表示，在幾年前的谷歌大腦項(xiàng)目，用了1.6萬(wàn)個(gè)CPU核跑7天訓(xùn)練貓臉識(shí)別模型。未來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能達(dá)到百萬(wàn)億
2017-10-11 15:53:550 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模糊理論同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的產(chǎn)物，它匯集了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論的優(yōu)點(diǎn)，集學(xué)習(xí)、聯(lián)想、識(shí)別、信息處理于一體。
2017-12-29 14:40:4047538 
詳細(xì)的解釋。Imagination的PowerVR Series2NX集成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專用處理器，相信這必定使其性能提高一個(gè)量級(jí)。
2018-04-25 16:18:001224 
硬件開(kāi)發(fā)之用。
Imagination 已于 2017 年 9 月推出首款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器 PowerVR Series2NX。API 和 SDK 程序庫(kù)的未來(lái)版本可協(xié)助開(kāi)發(fā)人員針對(duì)我們的 GPU 與 NNA 硬件開(kāi)發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序，無(wú)需重新撰寫程序代碼。
2018-01-26 17:05:423111 
效率。為移動(dòng)、監(jiān)控、汽車與消費(fèi)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)SoC的公司將能以非常低的功耗，在最小的芯片面積中集成新款 PowerVR Series2NX NNA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，以實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高性能運(yùn)算。
2018-04-09 07:16:001090 Series2NX NNA 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器。2NX NNA 是按神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的特性和架構(gòu)全新設(shè)計(jì)的處理器，可以支持高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推算過(guò)程。相比傳統(tǒng)的通用處理器，NNA 在性能、面積、功耗、帶寬等方面都有數(shù)量級(jí)上的提升。”他說(shuō)。
2018-05-03 14:37:123675 Imagination負(fù)責(zé)PowerVR Series2NX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）的設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)日前獲得了著名的英國(guó)工程優(yōu)秀獎(jiǎng)（BEEA）的榮譽(yù)。該獎(jiǎng)項(xiàng)成立于2009年，旨在展示英國(guó)在工程設(shè)計(jì)和創(chuàng)新
2018-11-04 10:41:392992 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 英特爾今天在北京發(fā)布了他們最新推出的英特爾Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NNP）和下一代英特爾Movidius Myriad視覺(jué)處理單元（VPU）。
2019-11-26 16:54:163552 Imagination Technologies宣布：領(lǐng)先的無(wú)晶圓廠半導(dǎo)體公司紫光展銳（UNISOC）已獲得其最新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）PowerVR Series3NX半導(dǎo)體知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）的授權(quán)許可。
2019-12-03 17:55:02874 Series2NX AX2185以高端智能手機(jī)、智能監(jiān)控和汽車市場(chǎng)為目標(biāo)，在這些市場(chǎng)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速對(duì)諸如圖像分類和駕駛輔助系統(tǒng)等領(lǐng)域可以產(chǎn)生重大影響。AX2185擁有8個(gè)全寬度計(jì)算引擎，每個(gè)時(shí)鐘周期可處理2048個(gè)MAC（每秒4.1兆次運(yùn)算）
2020-04-17 14:28:091832 高算力密度集成光子處理器 此前，人工智能（AI）技術(shù)已在數(shù)據(jù)密集型計(jì)算任務(wù)中得到廣泛應(yīng)用。在后摩爾時(shí)代，為滿足AI算力和能耗的巨大需求，光子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生。
2023-02-06 11:11:33378 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用來(lái)處理什么 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡(jiǎn)稱CNN）是一種在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域內(nèi)廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。相較于傳統(tǒng)
2023-08-21 16:41:453484 2024年2月29日，中國(guó)上海——芯原股份 (芯原，股票代碼：688521.SH) 今日宣布集成了芯原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器 (NPU) IP的人工智能 (AI) 類芯片已在全球范圍內(nèi)出貨超過(guò)1億顆
2024-02-29 09:30:11337
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