幾乎無(wú)盡的市場(chǎng)和應(yīng)用可通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)(IoT)享有改進(jìn)的生產(chǎn)力、控制和效率。許多提供互聯(lián)技術(shù)的產(chǎn)品和系統(tǒng)在可能受益于IoT之前還沒(méi)有使用。感知、處理、驅(qū)動(dòng)和互聯(lián)是IoT設(shè)計(jì)的塊，模塊化、即插即用的方案
2019-08-09 06:25:51
摘要與深度學(xué)習(xí)算法的進(jìn)步超越硬件的進(jìn)步，你如何確保算法明天是一個(gè)很好的適合現(xiàn)有的人工智能芯片下發(fā)展？，這些人工智能芯片大多是為今天的人工智能算法算法進(jìn)化，這些人工智能芯片的許多設(shè)計(jì)都可能成為甚至在
2020-11-01 09:28:57
內(nèi)容2:課程一： Tensorflow入門(mén)到熟練：課程二：圖像分類(lèi)：課程三：物體檢測(cè)：課程四：人臉識(shí)別：課程五：算法實(shí)現(xiàn)：1、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN2、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN3、強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL4、對(duì)抗性生成
2021-01-09 17:01:54
理解，但是在其高冷的背后，卻有深遠(yuǎn)的應(yīng)用場(chǎng)景和未來(lái)。深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方式或一條路徑。其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)。比如其按特定的物理距離連接
2018-07-04 16:07:53
的網(wǎng)絡(luò)最終來(lái)實(shí)現(xiàn)更通用的識(shí)別。這些多層的優(yōu)點(diǎn)是各種抽象層次的學(xué)習(xí)特征。例如，若訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)，則第一層學(xué)習(xí)識(shí)別邊緣等最基本的東西…
2022-11-11 07:55:50
嵌入式開(kāi)發(fā)和平臺(tái)抽象；在TI硬件上實(shí)現(xiàn)用于加速CNN的高度優(yōu)化的內(nèi)核，以及支持從開(kāi)放框架（如Caffe和TensorFlow）到使用TIDL應(yīng)用程序編程界面的嵌入式框架進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換的轉(zhuǎn)換器。有關(guān)此解決方案的更多詳細(xì)信息，請(qǐng)閱讀白皮書(shū)“TIDL：嵌入式低功耗深度學(xué)習(xí)，” 并查看其它資源中的視頻。
2019-03-13 06:45:03
深度學(xué)習(xí)常用模型有哪些？深度學(xué)習(xí)常用軟件工具及平臺(tái)有哪些？深度學(xué)習(xí)存在哪些問(wèn)題？
2021-10-14 08:20:47
創(chuàng)客們的最酷“玩具” 智能無(wú)人機(jī)、自主機(jī)器人、智能攝像機(jī)、自動(dòng)駕駛……今年最令硬件創(chuàng)客們著迷的詞匯，想必就是這些一線(xiàn)“網(wǎng)紅”了。而這些網(wǎng)紅的背后，幾乎都和計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)密切相關(guān)。 深度學(xué)習(xí)
2021-07-19 06:17:28
具有深度學(xué)習(xí)模型的嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序帶來(lái)了巨大的好處。深度學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)已經(jīng)改變了各個(gè)行業(yè)的企業(yè)和組織。深度學(xué)習(xí)模型可以幫助實(shí)現(xiàn)工業(yè)流程自動(dòng)化，進(jìn)行實(shí)時(shí)分析以做出決策，甚至可以預(yù)測(cè)預(yù)警。這些AI
2021-10-27 06:34:15
內(nèi)容2:課程一： TensoRFlow入門(mén)到熟練：課程二：圖像分類(lèi)：課程三：物體檢測(cè)：課程四：人臉識(shí)別：課程五：算法實(shí)現(xiàn)：1、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN2、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN3、強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL4、對(duì)抗性生成
2021-01-10 13:42:26
Azure IoT 中心是一項(xiàng)完全托管的服務(wù)，有助于在數(shù)百萬(wàn)臺(tái)設(shè)備和單個(gè)解決方案后端之間實(shí)現(xiàn)安全可靠的雙向通信。那么Azure IoT 怎么使用？
2021-04-02 07:49:51
DLLite-Micro 是一個(gè)輕量級(jí)的 AI 推理框架，可以為 OpenHarmony OS 的輕量設(shè)備和小型設(shè)備提供深度模型的推理能力DLLite-Micro 向開(kāi)發(fā)者提供清晰、易上手的北向接口
2021-08-05 11:40:11
硬件公司供貨的不斷增加，GPU 在深度學(xué)習(xí)中的市場(chǎng)需求還催生了大量公共云服務(wù)，這些服務(wù)為深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目提供強(qiáng)大的 GPU 虛擬機(jī)。
但是顯卡也受硬件和環(huán)境的限制。Larzul 解釋說(shuō)：“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
2024-03-21 15:19:45
設(shè)備”，沒(méi)錯(cuò)，雖然Nanopi迷你，但確實(shí)能夠運(yùn)行深度學(xué)習(xí)算法。但試用機(jī)會(huì)少的可憐，只有5個(gè)，難道一定要對(duì)申請(qǐng)志在必得嗎？NO！NO！NO！深度學(xué)習(xí)并不僅僅是好一點(diǎn)的Nanopi的特權(quán)，Nanopi2
2018-06-04 22:32:12
快速的部署到TI嵌入式平臺(tái)。 TDA4擁有TI最新一代的深度學(xué)習(xí)加速模塊C7x DSP與MMA矩陣乘法加速器，可以運(yùn)行TIDL進(jìn)行卷積等基本計(jì)算，從而快速地進(jìn)行前向推理，得到計(jì)算結(jié)果。 當(dāng)深度學(xué)習(xí)遇上
2022-11-03 06:53:11
如何使用labview實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用。ok樣本ng樣本這些圖片的特征是：ok與ok，ng與ng之間都有差異，傳統(tǒng)的方法要實(shí)現(xiàn)，就需要復(fù)雜的算法編程實(shí)現(xiàn)，如果用深度學(xué)習(xí)，則非常簡(jiǎn)單。1.準(zhǔn)備好樣本庫(kù)
2020-07-23 20:33:10
，使其更緊湊和更易debug，并提供了擴(kuò)展的便利性。 課程內(nèi)容基本上是以代碼編程為主，也會(huì)有少量的深度學(xué)習(xí)理論內(nèi)容。課程會(huì)一步一步從Keras環(huán)境安裝開(kāi)始講解，并從最基礎(chǔ)的Keras實(shí)現(xiàn)線(xiàn)性回歸
2018-07-17 11:40:31
，深度學(xué)習(xí)技術(shù)經(jīng)常在多節(jié)點(diǎn)計(jì)算基礎(chǔ)架構(gòu)間進(jìn)行拓展。目前的解決方案使用具備Infiniband互連技術(shù)的GPU集群和MPI，從而實(shí)現(xiàn)上層的并行計(jì)算能力和節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)的快速傳輸。然而，當(dāng)大規(guī)模應(yīng)用的負(fù)載
2018-08-13 09:33:30
MobileNet是Google團(tuán)隊(duì)2017年提出一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，專(zhuān)注于移動(dòng)端或者嵌入式設(shè)備中的輕量級(jí)CNN網(wǎng)絡(luò)。模型推理中卷積操作占用了大部分的時(shí)間，因此MobileNet V1使用了深度可分離卷積對(duì)卷積
2022-12-08 19:06:16
看到這個(gè)文章都會(huì)有疑問(wèn)：這類(lèi)常見(jiàn)到的揚(yáng)聲器、三極管、光學(xué)透鏡怎么就能夠像深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)那樣完成學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理的呢？特別是這其中都是一些常見(jiàn)到的物理系統(tǒng)，這里面并沒(méi)有包含什么量子計(jì)算機(jī)、神經(jīng)計(jì)算機(jī)之類(lèi)結(jié)構(gòu)
2022-09-26 16:14:55
高效運(yùn)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)的硬件的迅速發(fā)展，AI芯片發(fā)展趨勢(shì)呈現(xiàn)出了非常好的前景；另一方面，只有少數(shù)SR架構(gòu)能夠在端側(cè)設(shè)備上實(shí)時(shí)處理非常小尺寸圖像。 我們對(duì)該問(wèn)題的可能方案進(jìn)行了探索以期彌補(bǔ)經(jīng)典上采樣與輕量
2023-03-06 14:05:36
1 CNN簡(jiǎn)介
CNN即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks)，是一類(lèi)包含卷積計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)（deep learning）的代表算法之一，在圖像識(shí)別
2023-08-18 06:56:34
深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）核心技術(shù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用1,Deep Learning—循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2,Deep Learning—CNN應(yīng)用案例3,Deep Learning—對(duì)抗性生成網(wǎng)絡(luò)4
2018-09-05 10:22:34
延遲，這對(duì)
深度學(xué)習(xí)推理也很有效。上述圖像識(shí)別的
深度學(xué)習(xí)有望應(yīng)用于自動(dòng)駕駛等對(duì)精度要求較高的系統(tǒng)中。然而，由于它也是一個(gè)具有嚴(yán)格延遲約束的系統(tǒng)，因此可能難以通過(guò) CPU 和 GPU
實(shí)現(xiàn)，它們?nèi)菀资艿?/div>
2023-02-17 16:56:59
通信技術(shù)發(fā)展的日新月異,對(duì)深度覆蓋的要求越來(lái)越高.什么是TD-LTE深度覆蓋解決方案？這些方案有什么優(yōu)勢(shì)？
2019-08-14 07:35:24
性能。 英特爾?OpenlandOpen?管理軟件包包括英特爾?深度學(xué)習(xí)部署工具包（英特爾?DLDT）。適用于Linux *的OpenVINO?工具包的英特爾?分發(fā)版：在邊緣啟用基于CNN的深度學(xué)習(xí)推理通過(guò)
2021-07-26 06:45:21
計(jì)算（GPGPU），尤其是用作將運(yùn)算符實(shí)現(xiàn)為計(jì)算著色器的推理引擎的后端。GPU推理不僅具有優(yōu)于CPU推理的性能，還具有其他優(yōu)勢(shì)。在移動(dòng)CPU上執(zhí)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理會(huì)帶來(lái)不必要的功耗增加成本，這會(huì)不利
2022-04-11 17:33:06
【深度學(xué)習(xí)】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN
2020-06-14 18:55:37
你好我使用 STM32CUBE-AI v5.1.2 ApplicationTemplate 將簡(jiǎn)單的 CNN 導(dǎo)入到 STM32L462RCT我發(fā)現(xiàn)壓縮模型對(duì)推理時(shí)間沒(méi)有影響。aiRun 程序在 8
2023-01-29 06:24:08
，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
作者：Liran Bar，CEVA成像與視覺(jué)DSP核心產(chǎn)品線(xiàn)市場(chǎng)總監(jiān)機(jī)器學(xué)習(xí)正快速成為物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備不可分割的特征。家用電器開(kāi)始裝備可以智能地回應(yīng)自然語(yǔ)音的語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)接口。機(jī)器人開(kāi)始通過(guò)智能手機(jī)相機(jī)上的演示視頻學(xué)習(xí)如何在工廠車(chē)間移動(dòng)材料并為其他機(jī)器編程……
2019-07-19 08:21:38
FPGA 上實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)。CNN 是一類(lèi)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(lèi)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
的 Edge TPU 扮演著關(guān)鍵角色——這款專(zhuān)用 ASIC 旨在將機(jī)器學(xué)習(xí)推理能力引入邊緣設(shè)備。在近一年之后，兩款產(chǎn)品以“Coral”的名號(hào)推出了“Beta 測(cè)試版”，且目前已經(jīng)可供感興趣的朋友購(gòu)買(mǎi)。另外，這
2019-03-05 21:20:23
基于嵌入式平臺(tái)與深度學(xué)習(xí)的智能氣象監(jiān)測(cè)儀器設(shè)計(jì)方案一、概述二、整體框架三、人工智能部分：四、嵌入式部分4.1安卓主控4.2協(xié)處理器五、人機(jī)交互一、概述以目前常見(jiàn)移動(dòng)設(shè)備的存儲(chǔ)和計(jì)算能力，是不可能實(shí)現(xiàn)
2021-11-09 09:14:46
單片機(jī)（Cortex-M內(nèi)核，無(wú)操作系統(tǒng)）可以跑深度學(xué)習(xí)嗎？ ——Read Air 2019.8.20Xu_CNN框架待處理：1.需要設(shè)計(jì)一個(gè)可讀寫(xiě)的消息棧 （）2.函數(shù)的類(lèi)型參數(shù)使用結(jié)構(gòu)體傳入 （已實(shí)現(xiàn)）3.動(dòng)態(tài)...
2021-12-09 08:02:27
是人工智能大躍進(jìn)的基礎(chǔ)，在線(xiàn)下模型訓(xùn)練中Xeon-Phi、GPU等發(fā)揮著巨大的作用，而在線(xiàn)上的推理任務(wù)中，浪潮FPGA深度學(xué)習(xí)加速解決方案則能夠實(shí)現(xiàn)7倍以上的能效比提升。 卷積網(wǎng)絡(luò)之父、Facebook
2021-09-17 17:08:32
、燒錄、下載至單片機(jī)后通過(guò)串口調(diào)試助手能夠實(shí)現(xiàn)配置連接WIFI加入網(wǎng)絡(luò)，和遠(yuǎn)端服務(wù)器建立TCP聯(lián)系，但是云端設(shè)備始終處于未激活狀態(tài)，查找了很多做IOT通信方面的例程，很多例程都是基于云的SDK...
2021-11-22 06:55:04
下面來(lái)探討一下深度學(xué)習(xí)在嵌入式設(shè)備上的應(yīng)用，具體如下：1、深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱層的多層感知器(MLP) 是一種原始的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象
2021-10-27 08:02:31
學(xué)術(shù)專(zhuān)家對(duì) CNN 架構(gòu)進(jìn)行研究並舉辦比賽，目前較熱門(mén)的 CNN 模型有 LeNet、VGG、ResNet 等等，並經(jīng)由研究得知只要架構(gòu)的深度夠深，對(duì)於模型的準(zhǔn)確度越高，故而稱(chēng)為深度學(xué)習(xí)。大聯(lián)大旗下世平集團(tuán) ATU 部門(mén)可以提供相關(guān)設(shè)計(jì)方案，需要請(qǐng)聯(lián)繫 atu.cn@wpi-group.com
2019-09-20 09:05:05
如何利用模塊化平臺(tái)去實(shí)現(xiàn)高能效IoT設(shè)備？
2021-05-19 07:07:35
使得實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的 DNN 結(jié)構(gòu)成為可能，而不需要深入復(fù)雜的數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)，大數(shù)據(jù)集的可用性為 DNN 提供了必要的數(shù)據(jù)來(lái)源。TensorFlow 成為最受歡迎的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，原因如下：TensorFlow 是一個(gè)
2020-07-28 14:34:04
紋理就能被更準(zhǔn)確地捕捉和分類(lèi)。 在基于紋理的分類(lèi)任務(wù)重，紋理分析對(duì)于深度學(xué)習(xí)的重要性 由于紋理基于局部模式，而傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)方法強(qiáng)調(diào)復(fù)雜的特征，對(duì)紋理分類(lèi)沒(méi)有幫助，因此，傳統(tǒng)的CNN架構(gòu)不能很好
2022-10-26 16:57:26
IoT應(yīng)用。通過(guò)提供結(jié)合了靈活、超低功耗FPGA硬件和軟件解決方案、功能全面的機(jī)器學(xué)習(xí)推理技術(shù)，Lattice sensAI將加速網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備上傳感器數(shù)據(jù)處理和分析的集成。這些新的網(wǎng)絡(luò)邊緣計(jì)算解決方案
2018-05-23 15:31:04
為幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和開(kāi)發(fā)人員充分利用深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的機(jī)遇，NVIDIA為其深度學(xué)習(xí)軟件平臺(tái)發(fā)布了三項(xiàng)重大更新，它們分別是NVIDIA DIGITS 4、CUDA深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)(cuDNN)5.1和全新的GPU推理引擎(GIE)。
NVIDIA深度學(xué)習(xí)軟件平臺(tái)推三項(xiàng)重大更新
2016-08-06 15:00:26
1806 ，可以直接將 C 語(yǔ)言綜合到硬件加速模塊。EagleGo HD 可以幫助客戶(hù)快速實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN 相關(guān)設(shè)計(jì)，代替嵌入式 GPU，實(shí)現(xiàn)低功耗的人工智能前端設(shè)備。 典型應(yīng)用：人臉識(shí)別，智能安防，汽車(chē)
2017-02-08 04:42:11332 項(xiàng)目組基于深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了視頻風(fēng)格化和人像摳圖的功能，但這是在PC/服務(wù)端上跑的，現(xiàn)在需要移植到移動(dòng)端，因此需要一個(gè)移動(dòng)端的深度學(xué)習(xí)的計(jì)算框架。 同類(lèi)型的庫(kù) caffe-Android-lib 目前
2017-09-28 20:02:26
0 深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)使得算法對(duì)圖像的語(yǔ)義級(jí)操作成為可能。本文即是介紹深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像超清化問(wèn)題上的最新研究進(jìn)展。 深度學(xué)習(xí)最早興起于圖像，其主要處理圖像的技術(shù)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源，業(yè)界
2017-09-30 11:15:171 分享到 從最初星際迷航系列的開(kāi)播之日起，人們就開(kāi)始?jí)粝胫约阂材軗碛幸慌_(tái)袖珍型實(shí)時(shí)翻譯設(shè)備；一直以來(lái)，大家都渴望能夠“破譯”醫(yī)生的筆跡。 有賴(lài)于深度學(xué)習(xí)推理方面取得的進(jìn)步，作為中國(guó)最大AI科技公司
2018-02-20 22:49:00710 幾乎所有深度學(xué)習(xí)的研究者都在使用GPU，但是對(duì)比深度學(xué)習(xí)硬鑒方案，ASIC、FPGA、GPU三種究竟哪款更被看好？主要是認(rèn)清對(duì)深度學(xué)習(xí)硬件平臺(tái)的要求。
2018-02-02 15:21:4010206 
用深度學(xué)習(xí)模型——Mask R-CNN，自動(dòng)從視頻中制作目標(biāo)物體的GIF動(dòng)圖。
2018-02-03 14:19:2710987 這篇論文對(duì)于使用深度學(xué)習(xí)來(lái)改進(jìn)IoT領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了詳細(xì)的綜述。
2018-03-01 11:05:127452 
近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)在圖像視覺(jué)領(lǐng)域的發(fā)展，一類(lèi)基于單純的深度學(xué)習(xí)模型的點(diǎn)云目標(biāo)檢測(cè)方法被提出和應(yīng)用，本文將詳細(xì)介紹其中一種模型——SqueezeSeg，并且使用ROS實(shí)現(xiàn)該模型的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)。
2018-11-05 16:47:2917181 2010年1月9日，Deephi的Yi Shan在法蘭克福的2018年XDF的Edge Track中提供了一個(gè)用例演示.Yi Shan討論了深度學(xué)習(xí)的成功，并分享了他們的全棧深度學(xué)習(xí)推理解決方案的用例。
2018-11-21 06:16:002396 Zerotech Dobby AI是一款口袋大小的無(wú)人機(jī)，它使用深度學(xué)習(xí)來(lái)檢測(cè)由Xilinx Zynq SoC器件驅(qū)動(dòng)的人體手勢(shì)。
該演示還將展示DeePhi的深度學(xué)習(xí)推理技術(shù)。
2018-11-26 06:21:002086 現(xiàn)在，深度學(xué)習(xí)面臨著無(wú)法進(jìn)行推理的困境，這也就意味著，它無(wú)法讓機(jī)器具備像人一樣的智能。但是真正的推理在機(jī)器中是什么樣子的呢？如果深度學(xué)習(xí)不能幫助我們達(dá)到目的，那什么可以呢？
2018-12-01 09:41:123054 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種特殊類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在各種競(jìng)賽基準(zhǔn)上表現(xiàn)出了當(dāng)前最優(yōu)結(jié)果。本綜述將最近的 CNN 架構(gòu)創(chuàng)新分為七個(gè)不同的類(lèi)別，分別基于空間利用、深度、多路徑、寬度、特征圖利用、通道提升和注意力。
2019-01-27 11:01:133930 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Graph NN)是近來(lái)的一大研究熱點(diǎn)，尤其是DeepMind提出的“Graph Networks”，號(hào)稱(chēng)有望讓深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)因果推理。
2019-02-13 09:37:072354 在信號(hào)處理、圖像處理和其它工程/科學(xué)領(lǐng)域，卷積都是一種使用廣泛的技術(shù)。在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）這種模型架構(gòu)就得名于這種技術(shù)。但是，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的卷積本質(zhì)上是信號(hào)/圖像處理領(lǐng)域內(nèi)的互相關(guān)（cross-correlation）。這兩種操作之間存在細(xì)微的差別。
2019-02-26 10:01:053093 
在傳統(tǒng)的多智體學(xué)習(xí)過(guò)程當(dāng)中，有研究者在對(duì)其他智能體建模 (也即“對(duì)手建模”, opponent modeling) 時(shí)使用了遞歸推理，但由于算法復(fù)雜和計(jì)算力所限，目前還尚未有人在多智體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí) (Multi-Agent Deep Reinforcement Learning) 的對(duì)手建模中使用遞歸推理。
2019-03-05 08:52:434556 對(duì)于深度學(xué)習(xí)本人也是半路出家. 現(xiàn)在的工作內(nèi)容主要就是使用CNN做CV任務(wù). 干調(diào)參這種活也有兩年時(shí)間了. 我的回答可能更多的還是側(cè)重工業(yè)應(yīng)用, 技術(shù)上只限制在CNN這塊.
2019-06-08 14:41:002136 訓(xùn)練 CNN 需要相當(dāng)大量的數(shù)據(jù)，因?yàn)閷?duì)于典型的圖像分類(lèi)問(wèn)題，其需要學(xué)習(xí)幾百萬(wàn)個(gè)權(quán)值。從頭開(kāi)始訓(xùn)練 CNN 的另一個(gè)常見(jiàn)做法是使用預(yù)先訓(xùn)練好的模型自動(dòng)從新的數(shù)據(jù)集提取特征。這種方法稱(chēng)為遷移學(xué)習(xí)，是一種應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的便捷方式，其無(wú)需龐大的數(shù)據(jù)集以及長(zhǎng)時(shí)間的訓(xùn)練。
2019-09-16 15:11:205433 
深度學(xué)習(xí)技術(shù)成為機(jī)器視覺(jué)的熱門(mén)話(huà)題之一。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)領(lǐng)域，它使計(jì)算機(jī)能夠通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。
2019-08-23 17:02:03758 OCR 深度學(xué)習(xí)方案使用的都是 GPU，通過(guò)其強(qiáng)大的并行計(jì)算能力來(lái)提升文本推理能力。
2019-11-22 09:43:00730 百度飛槳是自主研發(fā)、開(kāi)源開(kāi)放、功能最完備的產(chǎn)業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，集深度學(xué)習(xí)核心框架、基礎(chǔ)模型庫(kù)、端到端開(kāi)發(fā)套件、工具組件和服務(wù)平臺(tái)于一體，包含完整的開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、推理的端到端深度學(xué)習(xí)AI模型開(kāi)發(fā)工具鏈。
2020-05-29 14:59:402667 學(xué)習(xí)。” 在這 5 堂課中，學(xué)生將可以學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，學(xué)會(huì)構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并用在包括吳恩達(dá)本人在內(nèi)的多位業(yè)界頂尖專(zhuān)家指導(dǎo)下創(chuàng)建自己的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。Deep Learning Specialization 對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （RNN）、長(zhǎng)短期
2020-09-01 08:00:005 概述 深度學(xué)習(xí)中CNN網(wǎng)絡(luò)是核心，對(duì)CNN網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)卷積層與池化層的計(jì)算至關(guān)重要，不同的步長(zhǎng)、填充方式、卷積核大小、
2021-04-06 15:13:252453 
全連接層，使得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單且可移植性強(qiáng)。在改進(jìn)CNN網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，利用基于投票法的集成學(xué)習(xí)策略將所有個(gè)體學(xué)習(xí)器結(jié)果凸組合為最終結(jié)果，實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的人臉識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在 Color Feret、AR和ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上的識(shí)別準(zhǔn)確率分別達(dá)到
2021-05-27 14:36:126 針對(duì)人工和傳統(tǒng)自動(dòng)化算法檢測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)零件表面缺陷中準(zhǔn)確率和效率低下，無(wú)法滿(mǎn)足智能制造需求問(wèn)題提岀了一種基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)算法。以 Faster r-CNN深度學(xué)習(xí)算法為算法框架，引入聚類(lèi)理論來(lái)確定
2021-06-03 14:51:5419 基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器人示教系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
2021-06-30 15:53:3776 下面來(lái)探討一下深度學(xué)習(xí)在嵌入式設(shè)備上的應(yīng)用，具體如下：1、深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，包含多個(gè)隱層的多層感知器(MLP) 是一種原始的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象
2021-10-20 17:51:051 單片機(jī)（Cortex-M內(nèi)核，無(wú)操作系統(tǒng)）可以跑深度學(xué)習(xí)嗎？ ——Read Air 2019.8.20Xu_CNN框架
2021-11-26 09:51:0511 IOS論文出自MIT的韓松實(shí)驗(yàn)室，第一作者為Yaoyao Ding， 這是他在韓松實(shí)驗(yàn)室實(shí)習(xí)時(shí)的成果。現(xiàn)有的CNN推理加速技術(shù)關(guān)注于優(yōu)化算子內(nèi)部的并...
2022-01-25 18:09:360 在這篇文章中，我們解釋了如何使用 TensorFlow-to-ONNX-to-TensorRT 工作流來(lái)部署深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，并給出了幾個(gè)示例。第一個(gè)例子是 ResNet-50 上的 ONNX-
2022-04-01 15:45:042473 
綜上所述，這個(gè)新版本的 OpenVINO 工具包提供了許多好處，不僅優(yōu)化了用戶(hù)部署應(yīng)用程序的體驗(yàn)，還增強(qiáng)了性能參數(shù)。它使用戶(hù)能夠開(kāi)發(fā)具有易于部署、更多深度學(xué)習(xí)模型、更多設(shè)備可移植性和更高推理性能且代碼更改更少的應(yīng)用程序。
2022-07-12 10:08:57864 瑞薩電子開(kāi)發(fā)了一種新的內(nèi)存處理器 (PIM) 技術(shù)，用于在低功耗邊緣設(shè)備中加速 AI 推理。用于基于 SRAM 技術(shù)的測(cè)試芯片實(shí)現(xiàn)了 8.8 TOPS/W 的運(yùn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 工作負(fù)載
2022-07-21 15:50:321073 深度學(xué)習(xí)主要包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Faster R-CNN兩種網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)利用算法模型自動(dòng)學(xué)習(xí)的特點(diǎn)，不再受限于復(fù)雜多變的環(huán)境，可自動(dòng)提取缺陷特征，最終實(shí)現(xiàn)自動(dòng)檢測(cè)。
2022-10-19 15:08:481791 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《基于AdderNet的深度學(xué)習(xí)推理加速器.zip》資料免費(fèi)下載
2022-10-31 11:12:280 R-CNN 算法在 2014 年提出，可以說(shuō)是歷史性的算法，將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域，相較于之前的目標(biāo)檢測(cè)方法，提升多達(dá) 30% 以上
2022-10-31 10:08:051143 人工智能迎來(lái)第三次浪潮后，以深度學(xué)習(xí)為代表的AI已經(jīng)進(jìn)入應(yīng)用階段。而深度學(xué)習(xí) AI 需要進(jìn)行大量矩陣乘法以訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并利用推理將這些模型應(yīng)用于實(shí)際任務(wù)。
2022-12-15 10:51:11516 智能工廠如何實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)自動(dòng)化？
2022-12-28 09:51:14571 深度學(xué)習(xí)可以學(xué)習(xí)視覺(jué)輸入的模式，以預(yù)測(cè)組成圖像的對(duì)象類(lèi)。用于圖像處理的主要深度學(xué)習(xí)架構(gòu)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的深度學(xué)習(xí)模型通常在專(zhuān)門(mén)的圖形處理單元(GPU)上訓(xùn)練和執(zhí)行，以減少計(jì)算時(shí)間。
2023-05-05 11:35:28729 PyTorch是由Facebook人工智能研究小組開(kāi)發(fā)的一種基于Lua編寫(xiě)的Torch庫(kù)的Python實(shí)現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，也是目前使用范圍和體驗(yàn)感最好的一款深度學(xué)習(xí)框架。
2023-05-08 14:20:58774 
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種用于對(duì)目標(biāo)進(jìn)行重建、分類(lèi)等處理的深度學(xué)習(xí)方法。自2016年深度學(xué)習(xí)被首次應(yīng)用于散射成像，該研究一直是光學(xué)成像領(lǐng)域的熱門(mén)方向。
2023-05-24 09:51:21166 
Studio 實(shí)驗(yàn)室在 SageMaker Studio Lab 中打開(kāi)筆記本
除了第 14.7 節(jié)中描述的單次多框檢測(cè)之外，基于區(qū)域的 CNN 或具有 CNN 特征的區(qū)域 (R-CNN) 也是將深度學(xué)習(xí)
2023-06-05 15:44:37339 
RKNN（Rockchip Neural Network）是一種用于嵌入式設(shè)備的深度學(xué)習(xí)推理框架，它提供了一個(gè)端到端的解決方案，用于將訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)換為在嵌入式設(shè)備上運(yùn)行的可執(zhí)行文件。
2023-06-05 16:11:47736 
因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">CNN的特有計(jì)算模式，通用處理器對(duì)于CNN實(shí)現(xiàn)效率并不高，不能滿(mǎn)足性能要求。 因此，近來(lái)已經(jīng)提出了基于FPGA，GPU甚至ASIC設(shè)計(jì)的各種加速器來(lái)提高CNN設(shè)計(jì)的性能。
2023-06-14 16:03:431453 
智造之眼?科學(xué)設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)各應(yīng)用流程，在盡量簡(jiǎn)化前期準(zhǔn)備工作的基礎(chǔ)上為客戶(hù)提供穩(wěn)定且準(zhǔn)確的深度學(xué)習(xí)解決方案。
2023-05-04 16:55:52424 
深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于隱藏層的深度。一般來(lái)說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層要比實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)淺得多，而深度學(xué)習(xí)的在隱藏層可以有很多層。
2023-07-28 10:44:27296 
深度學(xué)習(xí)框架區(qū)分訓(xùn)練還是推理嗎 深度學(xué)習(xí)框架是一個(gè)非常重要的技術(shù)，它們能夠加速深度學(xué)習(xí)的開(kāi)發(fā)與部署過(guò)程。在深度學(xué)習(xí)中，我們通常需要進(jìn)行兩個(gè)關(guān)鍵的任務(wù)，即訓(xùn)練和推理。訓(xùn)練是指使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-08-17 16:03:11906 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN 或 ConvNet）是一種直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
CNN 特別適合在圖像中尋找模式以識(shí)別對(duì)象、類(lèi)和類(lèi)別。它們也能很好地對(duì)音頻、時(shí)間序列和信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。
2023-10-12 12:41:49422 
深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)是人工智能（AI）的一個(gè)分支，它教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和推理。近年來(lái)，它解決復(fù)雜問(wèn)題并在各個(gè)領(lǐng)域提供尖端性能的能力引起了極大的興趣和吸引力。深度學(xué)習(xí)算法通過(guò)允許機(jī)器處理和理解大量數(shù)據(jù)
2023-12-01 08:27:44737 
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