分布式深度學(xué)習(xí)框架中,包括數(shù)據(jù)/模型切分、本地單機(jī)優(yōu)化算法訓(xùn)練、通信機(jī)制、和數(shù)據(jù)/模型聚合等模塊?,F(xiàn)有的算法一般采用隨機(jī)置亂切分的數(shù)據(jù)分配方式,隨機(jī)優(yōu)化算法(例如隨機(jī)梯度法)的本地訓(xùn)練算法,同步或者異步通信機(jī)制,以及參數(shù)平均的模型聚合方式。
2018-07-09 08:48:2213609 深度學(xué)習(xí)在科學(xué)計(jì)算中獲得了廣泛的普及,其算法被廣泛用于解決復(fù)雜問題的行業(yè)。所有深度學(xué)習(xí)算法都使用不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行特定任務(wù)。
2024-01-03 10:28:21460 大家好,我在npu使用上遇到了一些問題,請(qǐng)教一下大家,問題如下:
我把內(nèi)核配置里的vop2驅(qū)動(dòng)裁剪了以后,深度學(xué)習(xí)模型就不能在npu上運(yùn)行了??墒俏胰绻徊眉舻魐op2,我的核心板就卡死在
2023-11-09 13:51:13
;而深度學(xué)習(xí)使用獨(dú)立的層、連接,還有數(shù)據(jù)傳播方向,比如最近大火的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個(gè)真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法,它利用空間相對(duì)關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能,讓機(jī)器認(rèn)知過程逐層進(jìn)行,逐步抽象,從而大幅度提升
2018-07-04 16:07:53
自組織網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)?ML驅(qū)動(dòng)的調(diào)制和編碼方案的設(shè)計(jì)和優(yōu)化?非線性信號(hào)處理的ML技術(shù)?基于無線ML的分布式培訓(xùn)和學(xué)習(xí)? ML用于物聯(lián)網(wǎng)和大規(guī)模連接? ML表示邊緣智能?用于超可靠和低延遲通信的ML (URLLC)? 低復(fù)雜度和近似學(xué)習(xí)技術(shù)? 無線通信ML算法的進(jìn)步?可靠的
2021-07-01 10:49:03
目標(biāo)最終結(jié)果的培訓(xùn)和驗(yàn)證。完成此操作后,針對(duì)嵌入式處理器的工具可將前端工具的輸出轉(zhuǎn)換為可在該嵌入式器件上或該嵌入式器件中執(zhí)行的軟件。TI深度學(xué)習(xí)(TIDL)框架(圖3)支持在TI TDAx汽車處理器上
2019-03-13 06:45:03
CPU優(yōu)化深度學(xué)習(xí)框架和函數(shù)庫(kù)機(jī)器學(xué)***器
2021-02-22 06:01:02
解析來自這些圖像的內(nèi)容并且相應(yīng)采取行動(dòng)也至關(guān)重要。要做到這一點(diǎn),嵌入式視覺處理器的硬件必須經(jīng)過性能優(yōu)化,同時(shí)實(shí)現(xiàn)低功耗和小體積,擁有對(duì)硬件進(jìn)行高效編程的工具,并且擁有運(yùn)行這些處理器的算法。
2019-07-17 08:41:10
Cortex-M處理器系列針對(duì)低成本、高能效的微控制器進(jìn)行了優(yōu)化。
這些處理器可以在各種應(yīng)用中找到,包括物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)和日常消費(fèi)設(shè)備。
該處理器系列基于M-Profile架構(gòu),可為深度嵌入式系統(tǒng)提供低
2023-08-29 07:00:04
感謝您使用Arm Ethos-U NPU處理器系列。為您提供最好的使用Arm Ethos-U NPU開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)應(yīng)用程序的經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)我們的工具,使軟件工程變得簡(jiǎn)單高效。此外,Arm還提供支持性
2023-08-08 06:17:00
Ethos-U NPU是一款小型高效處理器,用于減少推理時(shí)間以及運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)所需的內(nèi)存需求。Ethos-U NPU連接到Cortex?
?M系列中央處理器(CPU),可以集成
2023-08-02 06:37:01
主要由資深HPC工程師(高性能計(jì)算優(yōu)化工程師)進(jìn)行開發(fā),為了加快開發(fā)進(jìn)程,縮短深度學(xué)習(xí)應(yīng)用落地周期,自動(dòng)化算子優(yōu)化是一個(gè)趨勢(shì)。AutoKernel是由OPEN AI LAB提出的高性能算子自動(dòng)優(yōu)化工具,可以.
2021-12-14 06:18:21
嵌入式算法移植優(yōu)化學(xué)習(xí)筆記5——CPU,GPU,TPU,NPU都是什么一、什么是CPU?二、什么是GPU?三、什么是TPU?四、什么是NPU?附:一、什么是CPU?中央處理器(CPU),是電子計(jì)算機(jī)
2021-12-15 06:07:07
生成針對(duì)Cortex-M處理器優(yōu)化的代碼。嵌入式編碼?Support Package的ARM?的Cortex?-M處理器可以生成使用CMSIS庫(kù)數(shù)學(xué)運(yùn)算的優(yōu)化代碼。將此生成的代碼用于ARM
2021-12-14 09:10:35
著手,使用Nanopi2部署已訓(xùn)練好的檢測(cè)模型,例如硅谷電視劇的 Not Hotdog 檢測(cè)器應(yīng)用,會(huì)在復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)歷程中有些成就感。 目前已有幾十種流行的深度學(xué)習(xí)算法庫(kù),參考網(wǎng)址:https
2018-06-04 22:32:12
最近買了STM32MP1 DK2的板子。DK2板是否包含NPU(神經(jīng)處理單元)?我們可以通過 galcore.ko(Linux 內(nèi)核模塊)使用 NPU 設(shè)備在 DK2 板上運(yùn)行深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型嗎?
2023-02-06 07:28:15
STM32處理器與外部通信的兩種方式分別是什么?STM32的處理器是怎樣與外部進(jìn)行通信的?
2021-11-23 08:06:38
處理器,最新一代的TDA4處理器在算例上得到了大幅提高的同時(shí),在軟件方面提供了更好地支持,同時(shí)提供了更多的深度學(xué)習(xí)模型的部署示例,方便開發(fā)人員快速開發(fā)迭代產(chǎn)品,極大地縮短的產(chǎn)品開發(fā)周期。圖1. TIDL
2022-11-03 06:53:11
模型,訓(xùn)練時(shí)往往需要至少百萬級(jí)別的訓(xùn)練圖片。 但是,華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)平臺(tái),對(duì)企業(yè)場(chǎng)景的算法模型進(jìn)行了大量的優(yōu)化,使得針對(duì)企業(yè)特定場(chǎng)景的模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求大大降低。以企業(yè)特定場(chǎng)景的圖像識(shí)別業(yè)務(wù)為例
2018-08-02 20:44:09
完全兼容RK系列的深圳卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還有一定差距。TB-RK3588集成的是瑞星微的第三代NPU,需要轉(zhuǎn)換到我這邊的TensorFlow網(wǎng)絡(luò)模型。書中深度學(xué)習(xí)的主線也讓我慢慢官方關(guān)于計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識(shí)別的經(jīng)典算法的契合,方便我更好的融入到應(yīng)用當(dāng)中。
2023-03-19 14:45:46
、并行處理、從目標(biāo)檢測(cè)算法嵌入式平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)的設(shè)計(jì)要求出發(fā),基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法特點(diǎn),采用軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)思想進(jìn)行總體架構(gòu)設(shè)計(jì),使得可編程邏輯部分可進(jìn)行參數(shù)可配置以處理不同參數(shù)和結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)層,具有一定
2020-09-25 10:11:49
的固定架構(gòu)之外進(jìn)行模型優(yōu)化探究。同時(shí),F(xiàn)PGA在單位能耗下性能更強(qiáng),這對(duì)大規(guī)模服務(wù)器部署或資源有限的嵌入式應(yīng)用的研究而言至關(guān)重要。本文從硬件加速的視角考察深度學(xué)習(xí)與FPGA,指出有哪些趨勢(shì)和創(chuàng)新使得
2018-08-13 09:33:30
隨著人工智能,大數(shù)據(jù)的時(shí)代來臨,以前嵌入式處理器中的CPU和GPU漸漸的難以滿足與日俱增的需求,尤其是深度學(xué)習(xí)方面。為了應(yīng)對(duì)日漸增長(zhǎng)的需求,NPU就誕生的了。NPU英語全稱為Neural
2022-06-23 15:05:22
OK-MX93中集成了0.5TOPS的NPU,可加速機(jī)器學(xué)習(xí)推斷。
這里的TOPS是算力單位,是Tera Operations Per Second的縮寫,1TOPS代表處理器每秒鐘可進(jìn)行一萬億次
2023-06-09 22:28:04
代碼加速和代碼轉(zhuǎn)換到硬件協(xié)處理器的方法如何采用FPGA協(xié)處理器實(shí)現(xiàn)算法加速?
2021-04-13 06:39:25
準(zhǔn)確的模型。有了上述機(jī)制,現(xiàn)在可以通過讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)各種問題來自動(dòng)解決問題,創(chuàng)建高精度模型,并對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行推理。然而,由于單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能解決簡(jiǎn)單的問題,人們嘗試通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN
2023-02-17 16:56:59
B150、B250、H110、H170、H270 這樣的芯片組支持英特爾處理器,它們也很少用于深度學(xué)習(xí),因?yàn)閷?duì)于深度學(xué)習(xí)應(yīng)用來說,需要更多的 PCIe 通道數(shù)。因此,首選芯片組如下:Z170—支持第6/7代
2018-09-19 13:56:36
的使用體驗(yàn)。
啟英泰倫通話降噪方案具備以下特點(diǎn):
1、采用深度學(xué)習(xí)降噪算法:利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型訓(xùn)練,從而達(dá)到降噪效果,讓目標(biāo)聲音更清晰。另一方面利用芯片NPU對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子進(jìn)行運(yùn)算加速,達(dá)到端側(cè)
2023-08-22 17:36:33
實(shí)際情況進(jìn)行定制化開發(fā),
例如:
深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化:通過對(duì)RK3568處理器內(nèi)置的NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化,可以進(jìn)一步提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性,滿足更高的識(shí)別要求。
數(shù)據(jù)安全加密
2023-05-06 14:30:45
在arm處理器上多線程如何優(yōu)化加速呢?有哪些方法
2022-08-04 14:20:06
的Pytorch 模型通過模型轉(zhuǎn)換工具轉(zhuǎn)換為V853 NPU所能運(yùn)行的NB模型,模型的推理在NPU上進(jìn)行。系統(tǒng)的整體運(yùn)行過程分為前處理、模型推理、后處理與UI顯示四大部分。
本系統(tǒng)所采用的深度學(xué)習(xí)算法
2024-03-04 10:15:03
的要求; 創(chuàng)新點(diǎn)三:深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于3D圖像的分析處理。直接聯(lián)通三維圖像數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)算法,使3D圖像不僅單純用于測(cè)量以及一些簡(jiǎn)單的有無判斷,而且能應(yīng)用于外觀檢測(cè),彌補(bǔ)了2d圖像處理信息缺失的不足。 創(chuàng)新
2022-03-08 13:59:00
關(guān)鍵詞:圖像檢索;深度學(xué)習(xí);哈希算法;
2019-04-01 16:12:24
如何優(yōu)化算法,也根據(jù)不同的處理器自帶的協(xié)處理器或者硬件指令進(jìn)行調(diào)整。引言??電機(jī)控制應(yīng)用設(shè)計(jì)傳統(tǒng)上采用微控制器(MCU)或數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)來運(yùn)行電機(jī)控制算法。在研究永磁同步電機(jī)(PMSM)...
2021-08-30 07:57:28
如何對(duì)CCSDS圖像壓縮算法編碼進(jìn)行優(yōu)化?
2021-06-02 06:03:46
多核處理器環(huán)境下的編程挑戰(zhàn)是什么如何通過LabVIEW圖形化開發(fā)平臺(tái)有效優(yōu)化多核處理器環(huán)境下的信號(hào)處理性能
2021-04-26 06:40:29
倍。通過在壓縮和稀疏性方面進(jìn)行優(yōu)化(即消除不必要的乘零計(jì)算),進(jìn)一步增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能表現(xiàn)。數(shù)據(jù)壓縮也是非常有用的,因?yàn)樗上到y(tǒng)存儲(chǔ)器瓶頸,同時(shí)存儲(chǔ)器和DRAM控制器都能達(dá)到4千兆每秒(GT
2022-04-09 17:12:20
指標(biāo)通常無法滿足人工智能應(yīng)用的需求。隨著人工智能芯片的研發(fā)成功,搭載人工智能芯片的嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器(NPU)能夠以低功耗進(jìn)行高速運(yùn)算,于是端側(cè)智能得以迅速發(fā)展并形成一個(gè)繁榮的應(yīng)用生態(tài)。端側(cè)智能
2023-02-16 14:24:49
無線電的研究成為熱點(diǎn)。而目前通用處理器性能不斷提高[ 1 ],也加速了軟件無線電的應(yīng)用和發(fā)展。改進(jìn)和優(yōu)化均衡算法,能充分實(shí)現(xiàn)了軟件無線電的基帶處理,大大降低系統(tǒng)成本。但誰知道具體該怎么做嗎?
2019-08-02 08:21:55
引言電機(jī)控制應(yīng)用設(shè)計(jì)傳統(tǒng)上采用微控制器(MCU)或數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)來運(yùn)行電機(jī)控制算法。在研究永磁同步電機(jī)(PMSM)矢量控制的時(shí)候,坐標(biāo)變換的三角函數(shù)運(yùn)算、觀測(cè)器的迭代、鎖相環(huán)的鑒相環(huán)節(jié)
2021-08-27 06:37:05
恩智浦最新的應(yīng)用處理器 i.MX 95 使用恩智浦專有的 NPU IP 進(jìn)行片上 AI 加速,這與之前使用第三方 IP 的 i.MX 系列產(chǎn)品有所不同。實(shí)際上,越來越多的嵌入式處理器公司正在使用自己
2023-02-16 11:20:03
`數(shù)字信號(hào)處理器DSP技術(shù)入門學(xué)習(xí)資料PPT文檔下載附件下載:DSP算法設(shè)計(jì)與系統(tǒng)方案:本書內(nèi)容主要包括兩部分,第一部分介紹了各種數(shù)字濾波器和FFT等常用數(shù)字信號(hào)處理算法韻設(shè)計(jì)及其DSP實(shí)現(xiàn);第二部
2011-02-17 17:17:57
求大神分享一種基于FPGA的級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)FFT處理器的優(yōu)化設(shè)計(jì)
2021-05-06 07:34:53
引言??電機(jī)控制應(yīng)用設(shè)計(jì)傳統(tǒng)上采用微控制器(MCU)或數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)來運(yùn)行電機(jī)控制算法。在研究永磁同步電機(jī)(PMSM)矢量控制的時(shí)候,坐標(biāo)變換的三角函數(shù)運(yùn)算、觀測(cè)器的迭代、鎖相環(huán)的鑒相環(huán)節(jié)
2021-09-07 06:19:56
什么是Viterbi算法?目標(biāo)處理器是什么?如何實(shí)現(xiàn)并優(yōu)化算法編程?
2021-04-27 06:58:19
實(shí)際測(cè)試情況卻是比ARM稍慢,和X86構(gòu)架的ATOM處理器根本無法比。對(duì)于DSP處理器我知之甚少。我想,一定是我那里沒有設(shè)定好,或者很多可優(yōu)化的地方?jīng)]有優(yōu)化,請(qǐng)問除了針對(duì)DSP處理器進(jìn)行代碼優(yōu)化,還有其他途徑能夠顯著改善這個(gè)算法在DSP上的運(yùn)行效率嗎?謝謝!
2018-06-25 00:53:04
`Orange]其中,香橙派4B還內(nèi)置了NPU(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器),這也是它和另外一款香橙派4的主要區(qū)別。NPU 運(yùn)行時(shí),無需外部緩存,其采用MPE與APiM獨(dú)特AI架構(gòu),典型算力2.8Tops,擁有
2020-06-30 18:08:43
恩智浦i.MX8M PLUS 2.3T NPU工業(yè)邊緣計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)與視覺應(yīng)用啟揚(yáng)智能IAC-IMX8MP-CM核心板基于NXP首款集成NPU的i.MX8MPLus處理器設(shè)計(jì)開發(fā),處理器集成四個(gè)主頻為
2022-07-29 11:55:28
Blackfin處理器性能優(yōu)化:Blackfin處理器性能優(yōu)化課程單元:Blackfin®處理器性能優(yōu)化主講人:Rick Gentile第一章:導(dǎo)言第1a節(jié):概述第1b節(jié):背景信息第2章:應(yīng)用框架
2009-09-02 13:05:3818 ADAU1472 是一款高質(zhì)量 SigmaDSP? 數(shù)字音頻處理器,配備大型內(nèi)部存儲(chǔ)器,可以進(jìn)行高效音頻源分離、遠(yuǎn)場(chǎng)語音捕獲、語音處理、深度學(xué)習(xí)和高級(jí)音頻信號(hào)處理。該處理器
2023-07-07 16:57:06
深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上是以一組算法為基礎(chǔ),透過具有多個(gè)處理層、由線性與非線性交易組成的深度繪圖,嘗試在數(shù)據(jù)中建模高層級(jí)抽象。ThinCI架構(gòu)的獨(dú)特之處似乎就在于其處理深度繪圖的方式。
2016-11-03 15:17:551782 利用FPGA實(shí)現(xiàn)信號(hào)處理算法是一個(gè)難度頗高的應(yīng)用,不僅涉及到對(duì)信號(hào)處理算法、FPGA芯片和開發(fā)工具的學(xué)習(xí),還意味著要改變傳統(tǒng)利用軟件在DSP上實(shí)現(xiàn)算法的習(xí)慣,從面向硬件實(shí)現(xiàn)的算法設(shè)計(jì)、硬件實(shí)現(xiàn)、結(jié)構(gòu)優(yōu)化和算法驗(yàn)證等多個(gè)方面進(jìn)行深入學(xué)習(xí)。
2016-12-26 17:26:4112 關(guān)于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的介紹,包含有對(duì)幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的詳細(xì)描述
2017-07-10 16:49:124 機(jī)器學(xué)習(xí)算法之最優(yōu)化方法
2017-09-04 10:05:100 人工智能繞不過深度學(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1.6萬個(gè)CPU核跑7天訓(xùn)練貓臉識(shí)別模型。未來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能達(dá)到百萬億
2017-10-11 15:53:550 文本實(shí)體提取是自然語言處理(NLP)的主要任務(wù)之一。隨著近期深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域快速發(fā)展,我們可以將這些算法應(yīng)用到 NLP 任務(wù)中,并得到準(zhǔn)確率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法的結(jié)果。我嘗試過分別使用深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)方法來提取文章信息,結(jié)果非常驚人:深度學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確率達(dá)到了 85%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于傳統(tǒng)算法的 65%。
2018-07-13 08:33:006367 該處理器可以幫助汽車在無人駕駛的應(yīng)用程序使用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,用來處理汽車內(nèi)外的傳感器數(shù)據(jù)、語言分析等內(nèi)容。通過該處理器可以快速的協(xié)調(diào)傳感器并感知用戶的操作,同時(shí)幫助駕駛員排除周圍的危險(xiǎn)和隱患。
2017-12-19 11:51:524299 用深度學(xué)習(xí)對(duì)自然語言處理(NLP)進(jìn)行分類
2018-11-05 06:51:002945 三星發(fā)布Exynos9系列處理器新品Exynos9820,最受關(guān)注的莫過于其首次集成了NPU。關(guān)于這款處理器此前已有所曝光,不過,Exynos9820并未采用傳言中的7nm EUV,而是使用8nm
2018-11-23 12:00:332739 7倍,并可以增強(qiáng)從照片到AR的性能。今年的CVPR,三星題為《通過優(yōu)化量化間隔,借助任務(wù)損失學(xué)習(xí)量化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》的論文透露了三星NPU的核心技術(shù)。
2019-07-13 07:18:005264 深度學(xué)習(xí)、AI人工智能等技術(shù)正在成為各大處理器的熱點(diǎn),雖然目前的主流是通過專用的NPU單元來加速AI指令,但在CPU中集成相應(yīng)的指令集也會(huì)帶來很大的改變,Intel在Cascade Lake
2020-03-11 15:00:4011544 在深度學(xué)習(xí)中,有很多種優(yōu)化算法,這些算法需要在極高維度(通常參數(shù)有數(shù)百萬個(gè)以上)也即數(shù)百萬維的空間進(jìn)行梯度下降,從最開始的初始點(diǎn)開始,尋找最優(yōu)化的參數(shù),通常這一過程可能會(huì)遇到多種的情況
2020-08-28 09:52:452268 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能、圖形化建模、優(yōu)化、模式識(shí)別和信號(hào)處理等技術(shù)融合后產(chǎn)生的一個(gè)領(lǐng)域。
2020-11-05 09:31:194711 NPU是一種專門應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用數(shù)據(jù)包的處理器,采用了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)并行計(jì)算“的架構(gòu),可以用來處理視頻、圖像類的海量多媒體數(shù)據(jù)。
2020-12-04 14:33:4410996 決這個(gè)問題,愛奇藝深度學(xué)習(xí)平臺(tái)團(tuán)隊(duì)經(jīng)過多個(gè)階段的優(yōu)化實(shí)踐,最后對(duì) TF Serving 和 TensorFlow 的源碼進(jìn)行深入優(yōu)化,將模型熱更新時(shí)的毛刺現(xiàn)象解決,本文將分享 TensorFlow
2020-12-17 16:48:473930 深度模型中的優(yōu)化與學(xué)習(xí)課件下載
2021-04-07 16:21:013 神威·太湖之光深度學(xué)習(xí)庫(kù)中的并行卷積算法存在批量受限的問題,且傳統(tǒng)gemm卷積算法在其硬件架構(gòu)上效率較低。基于申威異構(gòu)眾核處理器,提出一種無批量限制的通用并行卷積算法。結(jié)合異步DMA訪存操作
2021-05-19 11:45:011 壓邊力控制策略的
學(xué)習(xí)優(yōu)化。基于
深度強(qiáng)化
學(xué)習(xí)的壓邊力
優(yōu)化算法,利用
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
處理巨大的狀態(tài)空間,避免了系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的擬合,并且使用一種新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來構(gòu)建策略網(wǎng)絡(luò),將壓邊力策略劃分為全局與局部?jī)刹糠?,提高了壓?/div>
2021-05-27 10:32:390 引言 攝像頭傳統(tǒng)視覺技術(shù)在算法上相對(duì)容易實(shí)現(xiàn),因此已被現(xiàn)有大部分車廠用于輔助駕駛功能。但是隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展,基于深度學(xué)習(xí)的算法開始興起,本期小編就來說說深度視覺算法相關(guān)技術(shù)方面的資料,讓我們
2021-05-27 17:00:358192 基于深度學(xué)習(xí)的行為識(shí)別算法及其應(yīng)用
2021-06-16 14:56:3820 成分信息。近年來,隨著深度學(xué)習(xí)算法在醫(yī)學(xué)圖像處理中的廣泛應(yīng)用,基于深度學(xué)習(xí)的光聲成像算法也成為該領(lǐng)堿的硏究熱點(diǎn)。對(duì)深度學(xué)習(xí)在PAⅠ圖像重建中的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行綜述,歸納和總結(jié)現(xiàn)有的算法,分析目前存在的問題,并展望未來可能的發(fā)展趨勢(shì)。
2021-06-16 14:58:2210 本文大致介紹將深度學(xué)習(xí)算法模型移植到海思AI芯片的總體流程和一些需要注意的細(xì)節(jié)。海思芯片移植深度學(xué)習(xí)算法模型,大致分為模型轉(zhuǎn)換,...
2022-01-26 19:42:3511 您是否關(guān)注嵌入式處理在深度學(xué)習(xí)、步進(jìn)電機(jī)、智能電網(wǎng)、ADAS 的應(yīng)用?您是否在日常的設(shè)計(jì)中存在選型困惑?TI 在工業(yè)和汽車領(lǐng)域深耕多年,推出了多種應(yīng)用于高性能、高可靠性的解決方案的 MCU 和處理器,可以滿足您多樣的設(shè)計(jì)和選型需求。
2022-03-10 08:40:133349 但是無可否認(rèn)的是深度學(xué)習(xí)實(shí)在太好用啦!極大地簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的整體算法分析和學(xué)習(xí)流程,更重要的是在一些通用的領(lǐng)域任務(wù)刷新了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法達(dá)不到的精度和準(zhǔn)確率。
2022-04-26 15:07:204084 定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Neural Networks,簡(jiǎn)稱NN。針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要領(lǐng)域?qū)<?b class="flag-6" style="color: red">進(jìn)行特征工程,模型泛化性能差的問題,提出了NN可以從數(shù)據(jù)的原始特征學(xué)習(xí)特征表示,無需進(jìn)行復(fù)雜的特征處理。
2022-11-03 10:46:35961 針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法在多目標(biāo)跟蹤中的實(shí)時(shí)性問題, 提出一種基于MobileNet的多目標(biāo)跟蹤算法. 借助于MobileNet深度可分離卷積能夠?qū)?b class="flag-6" style="color: red">深度網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行壓縮的原理, 將YOLOv3主干網(wǎng)絡(luò)替換
2022-11-09 10:23:30736 。 1. 什么是深度聚類? 經(jīng)典聚類即數(shù)據(jù)通過各種表示學(xué)習(xí)技術(shù)以矢量化形式表示為特征。隨著數(shù)據(jù)變得越來越復(fù)雜和復(fù)雜,淺層(傳統(tǒng))聚類方法已經(jīng)無法處理高維數(shù)據(jù)類型。為了解決該問題,深度聚類的概念被提出,即聯(lián)合優(yōu)化表示學(xué)習(xí)
2022-12-30 11:15:08649 先大致講一下什么是深度學(xué)習(xí)中優(yōu)化算法吧,我們可以把模型比作函數(shù),一種很復(fù)雜的函數(shù):h(f(g(k(x)))),函數(shù)有參數(shù),這些參數(shù)是未知的,深度學(xué)習(xí)中的“學(xué)習(xí)”就是通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)求解這些未知的參數(shù)。
2023-02-13 15:31:481019 NPU(神經(jīng)處理單元)算力盒子是一種專門用于進(jìn)行人工智能計(jì)算的硬件設(shè)備,其中集成了高性能的NPU芯片。NPU是一種針對(duì)深度學(xué)習(xí)任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化的處理器,具備高度并行計(jì)算和低功耗的特性,能夠快速高效地執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的推理和訓(xùn)練任務(wù)。
2023-05-17 13:40:481000 在于稀疏特性千差萬別,需要針對(duì)不同的應(yīng)用、不同的數(shù)據(jù)選擇不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式,然后再根據(jù)不同的數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行特定的并行算法設(shè)計(jì)。而現(xiàn)實(shí)生活中,尤其是科學(xué)計(jì)算里面,基本上都是稀疏問題。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中,也一直有針對(duì)稀疏模型的研究,主要是針
2023-05-25 09:05:34685 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程12.1之優(yōu)化和深度學(xué)習(xí).pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 15:08:410 12.1. 優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:30327 優(yōu)化算法一直以來是機(jī)器學(xué)習(xí)能根據(jù)數(shù)據(jù)學(xué)到知識(shí)的核心技術(shù)。而好的優(yōu)化算法可以大大提高學(xué)習(xí)速度,加快算法的收斂速度和效果。該論文從淺層模型到深度模型縱覽監(jiān)督學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法,并指出了每一種優(yōu)化算法
2023-06-15 11:20:22395 基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的校準(zhǔn)優(yōu)化方案
2023-06-29 12:35:49236 深度學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)介 深度學(xué)習(xí)算法是什么?深度學(xué)習(xí)算法有哪些?? 作為一種現(xiàn)代化、前沿化的技術(shù),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,其能夠不斷地從數(shù)據(jù)中提取最基本的特征,從而對(duì)大量的信息進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)
2023-08-17 16:02:566010 ,如醫(yī)療、金融、自然語言處理、智能交通等等。 作為深度學(xué)習(xí)算法工程師,他們需要具備一定的技能和知識(shí),包括數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(如線性代數(shù)、微積分、概率論等)、編程語言(如Python、C++、Matlab等)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法(如神
2023-08-17 16:03:01725 什么是深度學(xué)習(xí)算法?深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)算法被認(rèn)為是人工智能的核心,它是一種模仿人類大腦神經(jīng)元的計(jì)算模型。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種變體,主要通過變換各種架構(gòu)來對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)以及分類處理
2023-08-17 16:03:041305 的任務(wù),需要使用深度學(xué)習(xí)框架。 深度學(xué)習(xí)框架是對(duì)深度學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行構(gòu)建、調(diào)整和優(yōu)化的軟件工具集。這些框架不僅能夠提高深度學(xué)習(xí)的效率,還能使開發(fā)者更好地理解和操作深度學(xué)習(xí)。 以下是深度學(xué)習(xí)框架的作用:
2023-08-17 16:10:571072 深度學(xué)習(xí)算法的選擇建議 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的普及,越來越多的開發(fā)者將它應(yīng)用于各種領(lǐng)域,包括圖像識(shí)別、自然語言處理、聲音識(shí)別等等。對(duì)于剛開始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的開發(fā)者來說,選擇適合自己的算法和框架是非
2023-08-17 16:11:05344 深度學(xué)習(xí)算法庫(kù)框架學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)是一種非常強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,它可以用于許多不同的應(yīng)用程序,例如計(jì)算機(jī)視覺、語言處理和自然語言處理。然而,實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要使用一些算法庫(kù)框架。在本文中,我們將探討
2023-08-17 16:11:07412 深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法教程 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支,多年來深度學(xué)習(xí)一直在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用中發(fā)揮著極其重要的作用,成為了人工智能技術(shù)的重要組成部分。許多深度學(xué)習(xí)算法和框架提供
2023-08-17 16:11:26638 。因此,深度學(xué)習(xí)服務(wù)器逐漸成為了人們進(jìn)行深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)的必要工具。本文將介紹深度學(xué)習(xí)服務(wù)器的DIY,并討論如何選擇主板。 一、深度學(xué)習(xí)服務(wù)器的DIY 1.選擇適合的處理器 深度學(xué)習(xí)對(duì)處理器的要求非常高,因?yàn)橛?xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型需要進(jìn)行
2023-08-17 16:11:29489 。正如CPU和GPU一樣,NPU也是一種專門的處理器芯片,但不同于前二者,NPU被用于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。NPU在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用可以提高運(yùn)算速度,降低功耗,加速推理流程等。 NPU技術(shù)介紹 NPU技術(shù)屬于人工智能(AI)的一部分。NPU是一種高度專業(yè)化的芯片,主要用于處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理工作。推理是
2023-08-27 17:03:0519024 的計(jì)算方法,它通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練處理數(shù)據(jù),以便更好地理解內(nèi)容和呈現(xiàn)結(jié)果。NPU是一種高效的加速器,使得這種處理更加快速和高效。 NPU卡是一種專注于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的加速卡,這種卡通常安裝在服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心或云計(jì)算平臺(tái)中。它由專門的硬件和軟件組成,可以執(zhí)行大量的算法
2023-08-27 17:03:113924 進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的處理器。NPU可以加速AI算法的運(yùn)行速度,提高手機(jī)對(duì)語音、圖像、視頻等多種應(yīng)用場(chǎng)景的處理能力,讓手機(jī)更加智能化。目前,華為Mate 10、華為P20、華為P30等手機(jī)都搭載了NPU芯片。 以華為P30為例,其NPU芯片采用的是麒麟980處理器,它被稱為華為最強(qiáng)處理器,主要是
2023-08-27 17:03:162195 。 什么是NPU? NPU,全稱神經(jīng)處理單元(Neural Processing Unit),是一種專門用來處理人工智能計(jì)算的芯片,它是一種對(duì)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)算法架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化的結(jié)構(gòu),是將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算從中央處理器(CPU)、圖像處理器(GPU)等芯片中分離出來,由專門的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-08-27 17:08:392883 RK3588?NPU簡(jiǎn) 介 作為瑞芯微新一代旗艦工業(yè)處理器,RK3588 NPU性能可謂十分強(qiáng)大,6TOPS設(shè)計(jì)能夠?qū)崿F(xiàn)高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理計(jì)算。這使得RK3588在 圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理
2024-02-27 14:14:47148
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