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
2604 
相比GPU和GPP，FPGA在滿足深度學(xué)習(xí)的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計(jì)算的能力和高效的能耗，FPGA將在一般的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒有的獨(dú)特優(yōu)勢。同時(shí)，算法
2016-07-28 12:16:387665 英特爾（Intel）正于近日在美國舉行的Supercomputing 2016大會(huì)上展示其兩款新型Xeon處理器，以及支持深度學(xué)習(xí)的新型FPGA卡；從該公司的技術(shù)展示，能窺見其準(zhǔn)備推出的完整機(jī)器學(xué)習(xí)方案之一角。
2016-11-18 10:58:071787 推出的英特爾?至強(qiáng)?可擴(kuò)展處理器以及英特爾現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA），還有即將推出的代號(hào)為Knights Mill的英特爾?至強(qiáng)融核?處理器，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)提升到了一個(gè)新高度。
2017-07-05 10:52:151188 我們繼續(xù)以 NG 課題組提供的 sign 手勢數(shù)據(jù)集為例，學(xué)習(xí)如何通過Tensorflow快速搭建起一個(gè)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。數(shù)據(jù)集標(biāo)簽共有零到五總共 6 類標(biāo)簽，示例如下
2018-10-25 08:57:498079 ，隨著識(shí)別率的提高，深度學(xué)習(xí)算法的計(jì)算復(fù)雜度和內(nèi)存需求也急劇增加，當(dāng)前的通用處理器無法滿足其計(jì)算需求。主流的解決方法是采用圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU
2020-11-30 14:01:4613398 
今天給大家介紹一下FPGA上部署深度學(xué)習(xí)的算法模型的方法以及平臺(tái)。希望通過介紹，算法工程師在FPGA的落地上能“稍微”緩和一些，小白不再那么迷茫。
2022-07-22 10:14:444939 傳統(tǒng)的、基于通用DSP處理器并運(yùn)行由C語言開發(fā)的算法的高性能DSP平臺(tái)，正在朝著使用FPGA預(yù)處理器和/或協(xié)處理器的方向發(fā)展。這一最新發(fā)展能夠?yàn)楫a(chǎn)品提供巨大的性能、功耗和成本優(yōu)勢。 盡管優(yōu)勢如此明顯
2023-10-21 16:55:022729 
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 10:28:213427 
并行計(jì)算的能力，可以在硬件層面并行處理大量數(shù)據(jù)。這種并行處理能力使得 FPGA 在執(zhí)行深度學(xué)習(xí)算法時(shí)速度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)處理器，能夠提供更低的延遲和更高的吞吐量，從而加速模型訓(xùn)練和推理過程，滿足實(shí)時(shí)性要求較高
2024-09-27 20:53:31
傳統(tǒng)的、基于通用DSP處理器并運(yùn)行由C語言開發(fā)的算法的高性能DSP平臺(tái)，正在朝著使用FPGA預(yù)處理器和/或協(xié)處理器的方向發(fā)展。這一最新發(fā)展能夠?yàn)楫a(chǎn)品提供巨大的性能、功耗和成本優(yōu)勢。
2011-09-29 16:28:38
，這使得它比一般處理器更高效。但是，很難對(duì) FPGA 進(jìn)行編程，Larzul 希望通過自己公司開發(fā)的新平臺(tái)解決這個(gè)問題。
專業(yè)的人工智能硬件已經(jīng)成為了一個(gè)獨(dú)立的產(chǎn)業(yè)，但對(duì)于什么是深度學(xué)習(xí)算法的最佳
2024-03-21 15:19:45
FPGA實(shí)現(xiàn)高速FFT處理器的設(shè)計(jì)介紹了采用Xilinx公司的Virtex - II系列FPGA設(shè)計(jì)高速FFT處理器的實(shí)現(xiàn)方法及技巧。充分利用Virtex - II芯片的硬件資源,減少復(fù)雜邏輯,采用
2012-08-12 11:49:01
著手，使用Nanopi2部署已訓(xùn)練好的檢測模型，例如硅谷電視劇的 Not Hotdog 檢測器應(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，參考網(wǎng)址：https
2018-06-04 22:32:12
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
英特爾（Intel）正于近日在美國舉行的SupercompuTIng 2016大會(huì)上展示其兩款新型Xeon處理器，以及支持深度學(xué)習(xí)的新型FPGA卡；從該公司的技術(shù)展示，能窺見其準(zhǔn)備推出的完整機(jī)器學(xué)習(xí)
2016-12-23 16:50:37
數(shù)據(jù)均衡決策的過程。該設(shè)計(jì)使用了在一個(gè)平臺(tái)FPGA中實(shí)現(xiàn)的一個(gè)嵌入式PowerPC。協(xié)處理器的意義協(xié)處理器是一個(gè)處理單元，該處理單元與一個(gè)主處理單元一起使用來承擔(dān)通常由主處理單元執(zhí)行的運(yùn)算。通常，協(xié)
2015-02-02 14:18:19
的未來方向提出關(guān)鍵建議，幫助解決今后深度學(xué)習(xí)所面臨的問題。2. FPGA傳統(tǒng)來說，在評(píng)估硬件平臺(tái)的加速時(shí)，必須考慮到靈活性和性能之間的權(quán)衡。一方面，通用處理器（GPP）可提供高度的靈活性和易用性，但性能
2018-08-13 09:33:30
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
都出現(xiàn)了重大突破。深度學(xué)習(xí)是這些領(lǐng)域中所最常使用的技術(shù)，也被業(yè)界大為關(guān)注。然而，深度學(xué)習(xí)模型需要極為大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，只有更好的硬件加速條件，才能滿足現(xiàn)有數(shù)據(jù)和模型規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)大的需求?！ ?FPGA
2019-10-10 06:45:41
) 來解決更復(fù)雜的問題，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種將這些問題多層連接起來的更深層網(wǎng)絡(luò)。這稱為深度學(xué)習(xí)。目前，深度學(xué)習(xí)被用于現(xiàn)實(shí)世界中的各種場景，例如圖像和語音識(shí)別、自然語言處理和異常檢測，并且在某些情況下，它
2023-02-17 16:56:59
本文使用keras搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)算法的股票價(jià)格預(yù)測。本文使用的數(shù)據(jù)來源為tushare，一個(gè)免費(fèi)開源接口；且只取開票價(jià)進(jìn)行預(yù)測。import numpy as npimport
2022-02-08 06:40:03
1、基于arm Cortex-M3處理器與深度學(xué)習(xí)加速器的實(shí)時(shí)人臉口罩檢測 SoC本項(xiàng)目采用arm公司提供的DesignStartEval版本的Cortex-M3處理器作為系統(tǒng)的中央處理單元，通過
2022-08-26 15:23:33
的各個(gè)領(lǐng)域。采用INMOS公司的IMS A100級(jí)聯(lián)型信號(hào)處理器為模板，以FIR濾波器設(shè)計(jì)為核心，用FPGA技術(shù)開發(fā)設(shè)計(jì)級(jí)聯(lián)型信號(hào)處理器，能夠應(yīng)用于數(shù)字FIR濾波、高速自適應(yīng)濾波、相關(guān)和卷積、離散
2019-07-30 07:22:48
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
RK3328處理器主要有哪些功能呢？RK3328處理器有哪些基本參數(shù)呢？怎樣去搭建RK3328處理器的編譯環(huán)境呢？
2022-03-09 06:50:34
討論了一種基于FPGA的64點(diǎn)FFT處理器的設(shè)計(jì)方案，輸入數(shù)據(jù)的實(shí)部和虛部均以16位二進(jìn)制數(shù)表示，采用基2DIT-FFT算法，以Altera公司的QuartusⅡ軟件為開發(fā)平臺(tái)對(duì)處理器各個(gè)的模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)，在Stratix系列中的EP1S25型FPGA通過了綜合和仿真，運(yùn)算結(jié)果正確。
2021-04-29 06:25:54
請(qǐng)教大神怎樣使用ARM DesignStart計(jì)劃開放的處理器核搭建SoC系統(tǒng)呢？
2022-07-29 15:01:05
請(qǐng)問FPGA協(xié)處理器有哪些優(yōu)勢？
2021-05-08 08:29:13
嗨，大家好 我是sandeep，是FPGA的新手。我目前正在開發(fā)一個(gè)項(xiàng)目，開發(fā)一個(gè)模塊，負(fù)責(zé)處理從PLC接收的數(shù)據(jù)的加密和解密任務(wù)。我需要為沒有處理器的項(xiàng)目選擇FPGA。那么請(qǐng)你幫我選擇FPGA
2019-05-16 10:20:42
高速專用GFP處理器的FPGA實(shí)現(xiàn)采用 實(shí)現(xiàn)了非標(biāo)準(zhǔn)用戶數(shù)據(jù)接入 網(wǎng)絡(luò)時(shí)，進(jìn)行數(shù)據(jù) 封裝和解封裝的處理器電路在處理器電路中引入了緩沖區(qū)管理器，使得電路能夠有效處理突發(fā)到達(dá) 瞬時(shí)速率較高的客戶
2012-08-11 11:51:11
SEP3203 是東南大學(xué)自主研發(fā)的基于ARM7TDMI 的一款微處理器。系統(tǒng)在該處理器的控制下通過FPGA 實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的A／D 采樣和采樣后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。采樣數(shù)據(jù)經(jīng)過FPGA的算法處理后，SEP3203
2009-11-26 15:24:17
19 多處理器實(shí)時(shí)調(diào)度理論是目前實(shí)時(shí)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。論文研究了PFair 調(diào)度算法在多處理器中的調(diào)度理論，在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于PFair 調(diào)度算法的處理器分組調(diào)度算法。該算
2009-12-18 15:38:0211 本文利用頻域抽取基四算法，運(yùn)用靈活的硬件描述語言-Verilog HDL 作為設(shè)計(jì)主體，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一套集成于FPGA 內(nèi)部的FFT 處理器。FFT 處理器的硬件試驗(yàn)結(jié)果表明該處理器的運(yùn)算結(jié)
2010-01-20 14:33:5440 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
摘要:根據(jù)星載SAR成像算法的原理,提出了一種用FPGA實(shí)現(xiàn)該成像處理器的有效方法,該處理器的體系結(jié)構(gòu)由算法直接映射而來,同時(shí)根據(jù)算法內(nèi)在的時(shí)間關(guān)系將流水處理和并行處理相結(jié)合,從而極大地減少了處理時(shí)間,根據(jù)算法各運(yùn)算對(duì)數(shù)據(jù)的精度要求不同,將浮點(diǎn)運(yùn)算和定
2011-02-27 12:55:5064 通過與ARM的深度合作，Xilinx開始超越傳統(tǒng)的FPGA技術(shù)范疇，逐步觸及更為核心的處理器領(lǐng)域。
2011-04-18 08:08:402084 SoC FPGA使用寬帶互聯(lián)干線鏈接，在FPGA架構(gòu)中集成了基于ARM的硬核處理器系統(tǒng)（HPS），包括處理器、外設(shè)和存儲(chǔ)器接口。Cyclone V SoC FPGA在一個(gè)基于ARM的用戶可定制芯片系統(tǒng)（SoC）中集成了
2012-09-04 14:18:145610 
多核處理器構(gòu)架的高速JPEG解碼算法，很好的資料，快來學(xué)習(xí)吧
2016-02-18 13:54:500 本文主要研究如何利用FPGA實(shí)現(xiàn)FFl’算法，研制具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的FFT
信號(hào)處理器
2016-03-21 16:22:5244 本文在研究紅外焦平面陣列非均勻性的特點(diǎn)和成因后，首先設(shè)計(jì)了紅外圖像實(shí)時(shí)處理的硬件平臺(tái)。本硬件平臺(tái)以FPGA為核心處理器，外圍芯片主要有存儲(chǔ)器和D／A等。該平臺(tái)為紅外探測器提供驅(qū)動(dòng)信號(hào)，實(shí)現(xiàn)圖像算法。
2016-05-17 14:29:595 基于FPGA的嵌入式多核處理器及SUSAN算法并行化
2016-08-30 18:11:4724 FPGA是深度學(xué)習(xí)的未來，學(xué)習(xí)資料，感興趣的可以看看。
2016-10-26 15:29:040 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 15:17:552135 
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 由NSF資助的一個(gè)研究項(xiàng)目，目前正在研究如何使用RDMA高性能連接器將深度學(xué)習(xí)算法在FPGA和跨系統(tǒng)之間運(yùn)行；另一個(gè)由Andrew Ng和兩個(gè)超算專家牽頭的項(xiàng)目，則希望把模型放在超級(jí)計(jì)算機(jī)上，給它們一個(gè)Python接口。
2017-02-10 16:32:301042 有人認(rèn)為諸如圖形處理器（GPU）和Tilera處理器等多核處理器在某些應(yīng)用中正逐步替代現(xiàn)場可編程門陳列（FPGA）。理由是這些多核處理器的處理性能要高很多，例如，由于GPU起初主要負(fù)責(zé)圖形繪制，因此，其尤其善于處理單精度（SP）及（某種情況下）雙精度（DP）浮點(diǎn)（FP）運(yùn)算。
2017-02-11 11:15:111342 
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 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 基于FPGA和多DSP的多總線并行處理器設(shè)計(jì)
2017-10-19 13:40:314 由騰訊云基礎(chǔ)產(chǎn)品中心、騰訊架構(gòu)平臺(tái)部組成的騰訊云FPGA聯(lián)合團(tuán)隊(duì)，在這里介紹國內(nèi)首款FPGA云服務(wù)器的工程實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法（AlexNet），討論深度學(xué)習(xí)算法FPGA硬件加速平臺(tái)的架構(gòu)。 在1 月
2017-11-15 20:20:083032 “深度學(xué)習(xí)”算法產(chǎn)生濃厚的興趣，因?yàn)檫@類算法具有出色的大數(shù)據(jù)集性能。在深度學(xué)習(xí)中，機(jī)器可以在監(jiān)督或不受監(jiān)督的方式下從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)一項(xiàng)任務(wù)。
2017-11-17 11:47:421704 CNN已經(jīng)廣泛用于圖像識(shí)別，因?yàn)樗苣７律镆曈X神經(jīng)的行為獲得很高識(shí)別準(zhǔn)確率。最近，基于深度學(xué)習(xí)算法的現(xiàn)代應(yīng)用高速增長進(jìn)一步改善了研究和實(shí)現(xiàn)。特別地，多種基于FPGA平臺(tái)的深度CNN加速器被提出
2017-11-17 13:31:018768 通?；趥鹘y(tǒng)處理器的C是串行執(zhí)行，本文介紹Xilinx Vivado-HLS基于FPGA與傳統(tǒng)處理器對(duì)C編譯比較,差別。對(duì)傳統(tǒng)軟件工程師看來C是串行執(zhí)行，本文將有助于軟件工程師理解
2017-11-18 12:23:093066 
為了能夠靈活地驗(yàn)證和實(shí)現(xiàn)自主設(shè)計(jì)的基于NoC的多核處理器，縮短N(yùn)oC多核處理器的設(shè)計(jì)周期，提出了設(shè)計(jì)集成4片Virtex-6—550T FPGA的NoC多核處理器原型芯片設(shè)計(jì)／驗(yàn)證平臺(tái)。分析和評(píng)估了
2017-11-22 09:15:015267 當(dāng)今的設(shè)計(jì)工程師受到面積、功率和成本的約束，不能采用GHz級(jí)的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)嵌入式設(shè)計(jì)。在嵌入式系統(tǒng)中，通常是由相對(duì)數(shù)量較少的算法決定最大的運(yùn)算需求。使用設(shè)計(jì)自動(dòng)化工具可以將這些算法快速轉(zhuǎn)換到硬件協(xié)處理器中。然后，協(xié)處理器可以有效地連接到處理器，產(chǎn)生“GHz”級(jí)的性能。
2018-07-22 11:54:001630 
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 08:33:007111 
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 11:51:524927 Python軟件基金會(huì)成員（Contibuting Member）Vihar Kurama簡明扼要地介紹了深度學(xué)習(xí)的基本概念，同時(shí)提供了一個(gè)基于Keras搭建的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)示例。
2018-06-06 11:21:498832 本文從硬件加速的視角考察深度學(xué)習(xí)與FPGA，指出有哪些趨勢和創(chuàng)新使得這些技術(shù)相互匹配，并激發(fā)對(duì)FPGA如何幫助深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展的探討。
2019-06-28 17:31:467493 SDR將寬帶前端和功能強(qiáng)大的處理器相結(jié)合，為信號(hào)分析應(yīng)用提供了理想的平臺(tái)。人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以訓(xùn)練系統(tǒng)，使系統(tǒng)檢測信號(hào)的速度遠(yuǎn)超手工編寫的算法。了解DeepSig如何將COTS SDR與人工智能和深度學(xué)習(xí)相結(jié)合。
2019-11-26 14:18:286538 
回顧深度學(xué)習(xí)框架的演變，我們可以清楚地看到深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法之間的緊密耦合關(guān)系。這種相互依賴的良性循環(huán)推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)框架和工具的快速發(fā)展。
2021-01-21 13:46:553613 出了四核心嵌入式并行處理器FPEP的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)并建立了FPGA驗(yàn)證平臺(tái)．為了對(duì)多核處理器平臺(tái)性能進(jìn)行評(píng)測，提出了基于OpenMP的3種可行的圖像處理領(lǐng)域的經(jīng)典算法SUSAN算法的并行化方法：直接并行化
2021-02-03 16:26:008 該文在闡述了灰度圖像順序形態(tài)變換的基礎(chǔ)上，介紹了順序形態(tài)變換硬件實(shí)現(xiàn)的圖像處理系統(tǒng)．該系統(tǒng)采用DSP+FPGA的框架結(jié)構(gòu)，利用FPGA的可重構(gòu)特性將其中一片FPGA作為協(xié)處理器可以實(shí)現(xiàn)不同的圖像處理
2021-04-01 11:21:468 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 17:00:3510685 
今天給大家介紹一下FPGA上部署深度學(xué)習(xí)的算法模型的方法以及平臺(tái)。希望通過介紹，算法工程師在FPGA的落地上能“稍微”緩和一些，小白不再那么迷茫。阿chai最近在肝一個(gè)開源的項(xiàng)目，等忙完了會(huì)給大家出
2021-06-10 17:32:364140 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。
2021-06-16 14:58:2210 處理器中。然后，協(xié)處理器可以有效地連接到處理器，產(chǎn)生“GHz”級(jí)的性能。 本文主要研究了代碼加速和代碼轉(zhuǎn)換到硬件協(xié)處理器的方法。我們還分析了通過一個(gè)涉及到基于輔助處理器單元（APU）的實(shí)際圖像顯示案例的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)均衡決策的過
2021-09-28 10:38:044756 
在玩轉(zhuǎn)智能硬件（一）和（二）中，我們安裝好Jetson Nano系統(tǒng)并配置好基本環(huán)境，接下來開始搭建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境。
2022-01-26 18:18:342 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 08:40:134591 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 15:07:205600 NPU（Neural-network Processing Unit，嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）是針對(duì)深度學(xué)習(xí)*算法進(jìn)行優(yōu)化的處理器。它能像人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣快速、高效地處理大量數(shù)據(jù)，因此它主要用于AI算法。
2022-10-17 10:53:243400 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 10:23:301764 
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 15:31:482442 
圖像處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)注意點(diǎn)： 1.將算法開發(fā)和 FPGA 實(shí)現(xiàn)分離 用軟件的圖像處理環(huán)境可以使用大批量的圖像樣本進(jìn)行測試及調(diào)試算法，再將算法映射到硬件上，這樣大大節(jié)省了硬件調(diào)試周期。 2.算法的精度
2023-02-15 16:35:082009 這是新的系列教程，在本教程中，我們將介紹使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，深度學(xué)習(xí)是近年來人工智能領(lǐng)域的熱門話題。
2023-03-03 09:52:132331 當(dāng)今的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用如此廣泛，它們能夠?yàn)獒t(yī)療保健、金融、交通、軍事等各行各業(yè)提供支持，但是大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)計(jì)算對(duì)于傳統(tǒng)的中央處理器（CPU）和圖形處理器（GPU）來說是非常耗時(shí)和資源密集的。
2023-03-09 09:35:243527 。深度學(xué)習(xí)算法作為其中的重要組成部分，不僅可以為諸如人工智能、圖像識(shí)別以及自然語言處理等領(lǐng)域提供支持，同時(shí)也受到了越來越多的關(guān)注和研究。在本文中，我們將著重介紹深度學(xué)習(xí)算法，包括其是什么和有哪些種類。 一、什么是
2023-08-17 16:02:5610417 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 16:03:012130 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 16:03:043075 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 16:11:051342 深度學(xué)習(xí)算法庫框架學(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框架。在本文中，我們將探討
2023-08-17 16:11:071407 深度學(xué)習(xí)算法mlp介紹? 深度學(xué)習(xí)算法是人工智能領(lǐng)域的熱門話題。在這個(gè)領(lǐng)域中，多層感知機(jī)（multilayer perceptron，MLP）模型是一種常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。MLP通過多個(gè)層次的非線性
2023-08-17 16:11:116107 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)算法和框架提供了
2023-08-17 16:11:261829 。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 16:11:291414 處理器中。然后，協(xié)處理器可以有效地連接到處理器，產(chǎn)生“GHz”級(jí)的性能。 本文主要研究了代碼加速和代碼轉(zhuǎn)換到硬件協(xié)處理器的方法。我們還分析了通過一個(gè)涉及到基于輔助處理器單元（APU）的實(shí)際圖像顯示案例的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)均衡決策的過
2023-08-22 18:50:011461 處理、語音識(shí)別等領(lǐng)域取得了革命性的突破。本文將詳細(xì)闡述深度學(xué)習(xí)的原理、核心算法以及實(shí)現(xiàn)方式，并通過一個(gè)具體的代碼實(shí)例進(jìn)行說明。
2024-07-04 11:44:184651 在Matlab中實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法是一個(gè)復(fù)雜但強(qiáng)大的過程，可以應(yīng)用于各種領(lǐng)域，如圖像識(shí)別、自然語言處理、時(shí)間序列預(yù)測等。這里，我將概述一個(gè)基本的流程，包括環(huán)境設(shè)置、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練過程、以及測試和評(píng)估，并提供一個(gè)基于Matlab的深度學(xué)習(xí)圖像分類示例。
2024-07-14 14:21:484452 隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)算法在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。然而，將深度學(xué)習(xí)算法部署到資源受限的嵌入式平臺(tái)上，仍然是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。本文將從嵌入式平臺(tái)的特點(diǎn)、深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)化、部署流程、代碼示例以及面臨的挑戰(zhàn)和未來趨勢等方面，詳細(xì)探討深度學(xué)習(xí)算法在嵌入式平臺(tái)上的部署。
2024-07-15 10:03:474380 PyTorch作為一種流行的深度學(xué)習(xí)框架，其開發(fā)環(huán)境的搭建對(duì)于深度學(xué)習(xí)研究者和開發(fā)者來說至關(guān)重要。在Windows操作系統(tǒng)上搭建PyTorch環(huán)境，需要綜合考慮多個(gè)方面，包括軟件安裝、環(huán)境配置以及版本兼容性等。以下是一個(gè)詳細(xì)的PyTorch深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境搭建指南，旨在幫助讀者系統(tǒng)地完成搭建過程。
2024-07-16 18:29:353765 FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）加速深度學(xué)習(xí)模型是當(dāng)前硬件加速領(lǐng)域的一個(gè)熱門研究方向。以下是一些FPGA加速深度學(xué)習(xí)模型的案例： 一、基于FPGA的AlexNet卷積運(yùn)算加速 項(xiàng)目名稱
2024-10-25 09:22:031857 設(shè)計(jì)的硬件加速器，它在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用日益廣泛。 1. NPU的基本概念 NPU是一種專門針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化的處理器，它與傳統(tǒng)的CPU和GPU有所不同。NPU通常具有高度并行的處理能力，能夠高效地執(zhí)行深度學(xué)習(xí)中的大規(guī)模矩陣運(yùn)算和數(shù)據(jù)傳輸。這種設(shè)計(jì)使得NPU在處理深度學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，
2024-11-14 15:17:393175 在人工智能領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)算法是實(shí)現(xiàn)智能系統(tǒng)的核心。隨著數(shù)據(jù)量的激增和算法復(fù)雜度的提升，對(duì)計(jì)算資源的需求也在不斷增長。NPU作為一種專門為深度學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)設(shè)計(jì)的處理器，其與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的關(guān)系日益
2024-11-15 09:19:302051
電子發(fā)燒友App
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論