睿芯團隊全球首款商用圖神經(jīng)網(wǎng)絡加速IP核正式發(fā)布
轉自光明科技：
責任編輯：xj
原文標題：睿芯團隊再獲突破，全球首款商用圖神經(jīng)網(wǎng)絡加速IP核正式發(fā)布
文章出處：【微信公眾號：SmarCo中科睿芯】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。
舉報投訴
-
神經(jīng)網(wǎng)絡
+關注
關注
42文章
4814瀏覽量
103524 -
IP
+關注
關注
5文章
1803瀏覽量
152498 -
IP核
+關注
關注
4文章
338瀏覽量
50782
原文標題：睿芯團隊再獲突破，全球首款商用圖神經(jīng)網(wǎng)絡加速IP核正式發(fā)布
文章出處：【微信號：gh_d66fc4899f4f，微信公眾號：SmarCo中科睿芯】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。
發(fā)布評論請先 登錄
相關推薦
熱點推薦
BP神經(jīng)網(wǎng)絡與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的比較
BP神經(jīng)網(wǎng)絡與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在多個方面存在顯著差異，以下是對兩者的比較： 一、結構特點 BP神經(jīng)網(wǎng)絡 ： BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡
BP神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)缺點分析
BP神經(jīng)網(wǎng)絡（Back Propagation Neural Network）作為一種常用的機器學習模型，具有顯著的優(yōu)點，同時也存在一些不容忽視的缺點。以下是對BP神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)缺點的分析： 優(yōu)點
什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡的反向傳播算法
BP神經(jīng)網(wǎng)絡的反向傳播算法（Backpropagation Algorithm）是一種用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的有效方法。以下是關于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的反向傳播算法的介紹： 一、基本概念 反向傳播算法是BP
BP神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習的關系
BP神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習之間存在著密切的關系，以下是對它們之間關系的介紹： 一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念 BP神經(jīng)網(wǎng)絡，即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡（Backpropagation Neural N
人工神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡架構方法
在上一篇文章中，我們介紹了傳統(tǒng)機器學習的基礎知識和多種算法。在本文中，我們會介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡架構方法，供各位老師選擇。 01 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型之所
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)工具與框架
： TensorFlow是由Google Brain團隊開發(fā)的開源機器學習框架，它支持多種深度學習模型的構建和訓練，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。TensorFlow以其靈活性和可擴展性而聞名，適用于研究和生產(chǎn)環(huán)境。 特點： 靈活性： TensorFlow提供了豐富的API，允許用戶
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的比較
在深度學習領域，神經(jīng)網(wǎng)絡模型被廣泛應用于各種任務，如圖像識別、自然語言處理和游戲智能等。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNNs）和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡是兩種常見的模型。 1. 結構差異 1.1 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理與算法
），是深度學習的代表算法之一。 一、基本原理 卷積運算 卷積運算是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的核心，用于提取圖像中的局部特征。 定義卷積核：卷積核是一個小的矩陣，用于在輸入圖像上滑動，提取局部特征。 滑動窗口：將卷積
RNN模型與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別
神經(jīng)網(wǎng)絡是機器學習領域中的一種強大工具，它們能夠模擬人腦處理信息的方式。隨著技術的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡的類型也在不斷增加，其中循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡（如前饋
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡的結構與工作機制
LSTM（Long Short-Term Memory，長短期記憶）神經(jīng)網(wǎng)絡是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），設計用于解決長期依賴問題，特別是在處理時間序列數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色。以下是LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡
Moku人工神經(jīng)網(wǎng)絡101
不熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡的基礎知識，或者想了解神經(jīng)網(wǎng)絡如何優(yōu)化加速實驗研究，請繼續(xù)閱讀，探索基于深度學習的現(xiàn)代智能化實驗的廣闊應用前景。什么是神經(jīng)網(wǎng)絡？“人工
關于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，這些概念你厘清了么~
。
圖2.一個小型神經(jīng)網(wǎng)絡
圖3.用CIFAR-10數(shù)據(jù)集訓練的CIFAR網(wǎng)絡模型
CIFAR-10是一個特定數(shù)據(jù)集，通常用于訓練CIFAR
發(fā)表于 10-24 13:56
matlab 神經(jīng)網(wǎng)絡 數(shù)學建模數(shù)值分析
matlab神經(jīng)網(wǎng)絡 數(shù)學建模數(shù)值分析 精通的可以討論下
發(fā)表于 09-18 15:14
國產(chǎn)芯上運行TinyMaxi輕量級的神經(jīng)網(wǎng)絡推理庫-米爾基于芯馳D9國產(chǎn)商顯板
本篇測評由優(yōu)秀測評者“短笛君”提供。本文將介紹基于米爾電子MYD-YD9360商顯板（米爾基于芯馳D9360國產(chǎn)開發(fā)板）的TinyMaxi輕量級的神經(jīng)網(wǎng)絡推理庫方案測試。
算力測試TinyMaix
發(fā)表于 08-09 18:26
神經(jīng)網(wǎng)絡專用硬件實現(xiàn)的方法和技術
神經(jīng)網(wǎng)絡專用硬件實現(xiàn)是人工智能領域的一個重要研究方向，旨在通過設計專門的硬件來加速神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和推理過程，提高計算效率和能效比。以下將詳細介紹神經(jīng)網(wǎng)絡專用硬件實現(xiàn)的方法和技術，并附上
工商網(wǎng)監(jiān)
評論