Xilinx FPGA如何通過(guò)深度學(xué)習(xí)圖像分類加速機(jī)器學(xué)習(xí)
了解Xilinx FPGA如何通過(guò)深度學(xué)習(xí)圖像分類示例來(lái)加速重要數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載機(jī)器學(xué)習(xí)。該演示可通過(guò)Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加速圖像（從ImageNet獲得）分類。它可通過(guò)開(kāi)源框架Caffe實(shí)現(xiàn)，也可采用Xilinx xDNN 庫(kù)加速，從而可實(shí)現(xiàn)全面優(yōu)化，為8位推理帶來(lái)最高計(jì)算效率。
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FPGA做深度學(xué)習(xí)能走多遠(yuǎn)？
，共同進(jìn)步。
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交流問(wèn)題（一）
Q：FPGA做深度學(xué)習(xí)能走多遠(yuǎn)？現(xiàn)在用FPGA做
發(fā)表于 09-27 20:53
AI入門(mén)之深度學(xué)習(xí)：基本概念篇
義明確的邏輯問(wèn)題，比如早期的PC小游戲：五子棋等，但是像圖像分類、語(yǔ)音識(shí)別或自然語(yǔ)言翻譯等更復(fù)雜、更模糊的任務(wù)，難以給出明確的規(guī)則。 圖2：機(jī)器學(xué)習(xí)把這個(gè)過(guò)程反了過(guò)來(lái)：
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一、深度學(xué)習(xí)加速
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發(fā)表于 07-29 17:05
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