能。 這些挑戰(zhàn)如果處理不當(dāng)，將構(gòu)成重大威脅。一方面，必須要克服硬件限制條件，以在嵌入式平臺(tái)上執(zhí)行NN。另一方面，必須要克服挑戰(zhàn)的第二部分，以便快速達(dá)成解決方案，因?yàn)樯鲜袝r(shí)間是關(guān)鍵。還原至硬件解決方案以加速上市時(shí)間也不是一個(gè)明智選擇，因?yàn)樗鼰o(wú)法提供靈活性，并將快速成為發(fā)展進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中的障礙。
2020-06-30 11:01:16
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在AI中具有舉足輕重的地位，除了找到最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一個(gè)挑戰(zhàn)是如何在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)它，同時(shí)優(yōu)化性能和功率效率。 使用云計(jì)算并不總是一個(gè)選項(xiàng)，尤其是當(dāng)
2021-11-09 08:06:27
，模式識(shí)別上會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化上會(huì)遺傳算法等等，但是這些復(fù)雜的控制一般就不會(huì)裸奔了（除非環(huán)境惡劣），肯定是處理器強(qiáng)悍，帶os的；硬件制作--就是數(shù)字電路，涉及單片機(jī)的外設(shè)，感覺難度也不高。 2.ARM：軟件上
2019-12-12 11:09:12
，模式識(shí)別上會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化上會(huì)遺傳算法等等，但是這些復(fù)雜的控制一般就不會(huì)裸奔了（除非環(huán)境惡劣），肯定是處理器強(qiáng)悍，帶os的；硬件制作--就是數(shù)字電路，涉及單片機(jī)的外設(shè)，感覺難度也不高。 2.ARM：軟件上
2019-12-16 11:50:24
今年嵌入式視覺峰會(huì)的論文為以光為輸入的嵌入式系統(tǒng)建議了多種方法，以及使這些輸入發(fā)揮作用所需要的各種算法和硬件實(shí)現(xiàn)。應(yīng)用包括了簡(jiǎn)單的靜態(tài)機(jī)器視覺直至實(shí)時(shí)多路攝像機(jī)視頻的分類和分析。而硬件則包括微控制器
2019-07-17 07:13:13
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法怎么去控制溫控系統(tǒng)，為什么不用pid控制
2023-10-27 06:10:14
03_深度學(xué)習(xí)入門_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播算法
2019-09-12 07:08:05
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹
2018-01-04 13:41:23
網(wǎng)絡(luò)BP算法的程序設(shè)計(jì) 多層前向網(wǎng)絡(luò)BP算法源程序 第4章 Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型 4.1 離散型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4.2 連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型
2012-03-20 11:32:43
問(wèn)題，一個(gè)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移植，另一個(gè)是STM32的計(jì)算速度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的移植網(wǎng)絡(luò)采用的是最簡(jiǎn)單的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，基本原理可以自己去了解一下，大概就是通過(guò)若干次矩陣運(yùn)算AX+BAX+BAX+B將m個(gè)輸入對(duì)應(yīng)到n
2022-01-11 06:20:53
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
2012-08-05 21:01:08
的越來(lái)越大的挑戰(zhàn)。結(jié)論機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將沿著一條挑戰(zhàn)高效處理性能的發(fā)展道路繼續(xù)闊步前進(jìn)。先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)已經(jīng)顯現(xiàn)出優(yōu)于人類的識(shí)別精確性。用于生成網(wǎng)絡(luò)的最新框架，如 CDNN2，正在推動(dòng)輕型、低功耗嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將使目前的高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)具有較高的精確性及實(shí)時(shí)處理能力。`
2017-12-21 17:11:34
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
工智能。幾乎是一夜間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)從無(wú)人相信變成了萬(wàn)人追捧。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Hiton1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)
2018-06-05 10:11:50
操作與電機(jī)驅(qū)動(dòng)聯(lián)系起來(lái)，在自主研發(fā)的整車慣性模擬臺(tái)架上進(jìn)行試驗(yàn)。仿真和試驗(yàn)結(jié)果均表明：在ＥＣＥ城市工況下，采用ＢＰ模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的純電動(dòng)汽車實(shí)際車速能較好地跟隨工況需求車速，速度偏差在±２ｋｍ／ｈ以內(nèi)。
2019-12-10 16:32:40
/C++軟件轉(zhuǎn)變成嵌入式端應(yīng)用程序可執(zhí)行文件。他們之間是相互獨(dú)立而存在的，也即可在應(yīng)用程序不變的情況下，通過(guò)更換神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可執(zhí)行文件來(lái)實(shí)現(xiàn)算法更新與迭代；也可在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法不變的情況下，通過(guò)更換應(yīng)用程序
2020-05-18 17:13:24
請(qǐng)問(wèn)：我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷，在NI官網(wǎng)找到了機(jī)器學(xué)習(xí)工具包（MLT），但是里面沒有關(guān)于這部分VI的幫助文檔，對(duì)于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類“這個(gè)范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
《 AI加速器架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)》+第一章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀感
? ?在本書的引言中也提到“一圖勝千言”，讀完第一章節(jié)后，對(duì)其進(jìn)行了一些歸納（如圖1），第一章對(duì)常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了介紹，舉例了一些結(jié)構(gòu)
2023-09-11 20:34:01
項(xiàng)目名稱：基于PYNQ-Z2的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖形識(shí)別試用計(jì)劃：申請(qǐng)理由：本人為一名嵌入式軟件工程師，對(duì)FPGA有一段時(shí)間的接觸，基于FPGA設(shè)計(jì)過(guò)簡(jiǎn)單的ASCI數(shù)字芯片。目前正好在學(xué)習(xí)基于python
2019-01-09 14:48:59
，曾多次參加電子設(shè)計(jì)競(jìng)賽并獲獎(jiǎng)，參與首屆Xilinx全國(guó)大學(xué)生FPGA創(chuàng)新設(shè)計(jì)邀請(qǐng)賽。曾獨(dú)立設(shè)計(jì)完成“基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)”，項(xiàng)目在嵌入式ARM平臺(tái)上使用了大量圖像采集與處理算法，達(dá)到在常見
2018-12-19 11:36:24
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算。對(duì)于多層多節(jié)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們可以使用矩陣乘法來(lái)表示。在上面的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，我們將權(quán)重作為一個(gè)矩陣，將第一層的輸入作為另一個(gè)矩陣，兩個(gè)矩陣相乘，得到的矩陣恰好為第二層的輸入。對(duì)于python
2019-03-03 22:10:19
電子發(fā)燒友總結(jié)了以“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”為主題的精選干貨，今后每天一個(gè)主題為一期，希望對(duì)各位有所幫助?。c(diǎn)擊標(biāo)題即可進(jìn)入頁(yè)面下載相關(guān)資料）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用實(shí)例（pdf彩版）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門資料MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析《matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)》深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-05-07 19:18:14
今天學(xué)習(xí)了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別是自適應(yīng)諧振（ART）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自組織映射（SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。整體感覺不是很難，只不過(guò)一些最基礎(chǔ)的概念容易理解不清。首先ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)的一個(gè)代表，競(jìng)爭(zhēng)型學(xué)習(xí)
2019-07-21 04:30:00
傳播的，不會(huì)回流），區(qū)別于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN。BP算法（Back Propagation）：誤差反向傳播算法，用于更新網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想：表面上：1. 數(shù)據(jù)信息的前向傳播，從輸入層到隱含層
2019-07-21 04:00:00
圖數(shù)據(jù)是一種非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，但能夠蘊(yùn)含很多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中無(wú)法蘊(yùn)含的信息。圖數(shù)據(jù)無(wú)處不在，世界上大部分?jǐn)?shù)據(jù)都能夠用圖數(shù)據(jù)來(lái)表達(dá)。為了高效的提取圖特征，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非常重要的圖特征提取方式。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2022-09-28 10:34:13
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識(shí)過(guò)程而開發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應(yīng)的輸出，而對(duì)如何由輸入得到輸出的機(jī)理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過(guò)程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”，通過(guò)不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題。那有哪些辦法能實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用的方法。AlexNet在研發(fā)的時(shí)候，使用的GTX580僅有3GB的顯存，所以創(chuàng)造性的把模型拆解在兩張顯卡中，架構(gòu)如下：1.第一層是卷積層，針對(duì)224x224x3的輸入圖片進(jìn)行卷積操作
2018-05-08 15:57:47
全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
inference在設(shè)備端上做。嵌入式設(shè)備的特點(diǎn)是算力不強(qiáng)、memory小?？梢酝ㄟ^(guò)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做量化來(lái)降load和省memory，但有時(shí)可能memory還吃緊，就需要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在memory使用上做進(jìn)一步優(yōu)化
2021-12-23 06:16:40
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會(huì)在意它呢? 對(duì)于這些非常中肯的問(wèn)題，我們似乎可以給出相對(duì)簡(jiǎn)明的答案。
2019-07-17 07:21:50
5]、自然語(yǔ)言處理[6- 7]等領(lǐng)域已被廣泛 應(yīng)用。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)興起之前，主要依靠人工針對(duì)特定的問(wèn)題設(shè)計(jì)算法，比如采用 Sobel、LoG（Laplacian of Gaussian）、Canny
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ImageNet-2010網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是如何構(gòu)成的？有哪些基本參數(shù)？
2021-06-17 11:48:22
反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2020-04-28 08:36:58
(KWS) 對(duì)于在智能設(shè)備上實(shí)現(xiàn)基于語(yǔ)音的用戶交互十分關(guān)鍵，需要實(shí)時(shí)響應(yīng)和高精度，才能確保良好的用戶體驗(yàn)。最近，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為 KWS 架構(gòu)的熱門選擇，因?yàn)榕c傳統(tǒng)的語(yǔ)音處理算法相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精度
2021-07-26 09:46:37
為提升識(shí)別準(zhǔn)確率，采用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)Mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。整體處理過(guò)程分為兩步：圖像預(yù)處理和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。圖像預(yù)處理主要根據(jù)圖像的特征，將數(shù)據(jù)處理成規(guī)范的格式，而改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理主要用于輸出結(jié)果。 整個(gè)過(guò)程分為兩個(gè)步驟：圖像預(yù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。需要提前安裝Tengine框架，
2021-12-23 08:07:33
本文設(shè)計(jì)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的伺服運(yùn)動(dòng)控制卡。
2021-06-03 06:05:09
【作者】：劉晉明;劉年生;【來(lái)源】：《廈門大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2010年02期【摘要】：利用具有順序和并行執(zhí)行的特點(diǎn)的VHDL語(yǔ)言,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混沌吸引子的公鑰加密算法,在編
2010-04-24 09:15:41
最近在學(xué)習(xí)電機(jī)的智能控制，上周學(xué)習(xí)了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力，可以通過(guò)對(duì)系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
摘 要：本文給出了采用ADXL335加速度傳感器來(lái)采集五個(gè)手指和手背的加速度三軸信息，并通過(guò)ZigBee無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸來(lái)提取手勢(shì)特征量，同時(shí)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行誤差分析來(lái)實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別的設(shè)計(jì)方法
2018-11-13 16:04:45
FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問(wèn)題分析基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估及局限性
2021-04-30 06:58:13
本文介紹了基于三層前饋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像壓縮算法，提出了基于FPGA的實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證方案，詳細(xì)討論了實(shí)現(xiàn)該壓縮網(wǎng)絡(luò)組成的重要模塊MAC電路的流水線設(shè)計(jì)。
2021-05-06 07:01:59
的激光雷達(dá)物體識(shí)別技術(shù)一直難以在嵌入式平臺(tái)上實(shí)時(shí)運(yùn)行。經(jīng)緯恒潤(rùn)經(jīng)過(guò)潛心研發(fā)，攻克了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在嵌入式平臺(tái)部署所面臨的算子定制與加速、量化策略、模型壓縮等難題，率先實(shí)現(xiàn)了高性能激光檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并成功地在嵌入式平臺(tái)（德州儀TI TDA4系列）上完成部署。系統(tǒng)功能目前該系統(tǒng)：?支持接入禾賽Pandar 40和
2021-12-21 07:59:18
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光雷達(dá)物體識(shí)別系統(tǒng)及其嵌入式平臺(tái)部署
2021-01-04 06:26:23
作者：Nagesh Gupta 創(chuàng)始人兼 CEOAuviz Systems Nagesh@auvizsystems.com憑借出色的性能和功耗指標(biāo)，賽靈思 FPGA 成為設(shè)計(jì)人員構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-06-19 07:24:41
有很多方法可以將經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型部署到移動(dòng)或嵌入式設(shè)備上。不同的框架在各種平臺(tái)上支持Arm，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe2、MxNet和CNTK，如Android
2023-08-02 06:43:57
如何用stm32cube.ai簡(jiǎn)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2021-10-11 08:05:42
如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)根據(jù)RGB判斷他的pH值？
2021-11-19 06:36:21
巡線智能車控制中的CNN網(wǎng)絡(luò)有何應(yīng)用？嵌入式單片機(jī)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)該怎樣去使用？如何利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去更好地控制巡線智能車呢？
2021-12-21 07:47:24
已經(jīng)有很多關(guān)于將人工智能用于日益智能的車輛的文章。但是，您如何將在服務(wù)器群上開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 壓縮到量產(chǎn)汽車中資源受限的嵌入式硬件中呢?本文探討了我們應(yīng)該如何授權(quán)汽車生產(chǎn) AI 研發(fā)工程師在
2021-12-23 06:30:50
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測(cè)的計(jì)算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：輸入層：根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權(quán)重的層，以提高模型的預(yù)測(cè)能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測(cè)
2021-07-12 08:02:11
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(chǎng)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
，并能在腦海中重現(xiàn)這些圖像信息，這不僅與人腦的海量信息存儲(chǔ)能力有關(guān)，還與人腦的信息處理能力，包括數(shù)據(jù)壓縮能力有關(guān)。在各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的信息處理能力，由于其采用BP算法，因此也
2019-08-08 06:11:30
工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并用實(shí)測(cè)污水廠進(jìn)、出水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行模擬。采用最近鄰聚類學(xué)習(xí)算法確定徑向基函數(shù)的寬度、聚類中心和權(quán)值。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為進(jìn)水水質(zhì)和控制參數(shù)等5個(gè)影響因子，網(wǎng)絡(luò)輸出為COD或TN。結(jié)果表明
2009-08-08 09:56:00
概述：ZISC78是由IBM和Sillicon聯(lián)合研發(fā)的一種具有自學(xué)習(xí)功能的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，它內(nèi)含78個(gè)神經(jīng)元；并且采用并行結(jié)構(gòu),運(yùn)行速度與神經(jīng)元數(shù)量無(wú)關(guān)；支持RBF/KNN算法；內(nèi)部可分為若干獨(dú)立子網(wǎng)...
2021-04-07 06:48:33
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域得到了很好的應(yīng)用，尤其是具有分布存儲(chǔ)、并行處理、自學(xué)習(xí)、自組織以及非線性映射等特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用更加廣泛。嵌入式便攜設(shè)備也越來(lái)越多地得到應(yīng)用，多數(shù)是基于ARM內(nèi)核及現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列
2019-09-20 06:15:20
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
小弟想問(wèn)下 那個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和改進(jìn)遺傳算法的圖標(biāo)是從程序面板中哪里畫出來(lái)的？具體路徑哪里謝謝了
2013-03-16 14:55:09
譯者|VincentLee來(lái)源 |曉飛的算法工程筆記脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spiking neural network, SNN)將脈沖神經(jīng)元作為計(jì)算單...
2021-07-26 06:23:59
小女子做基于labview的蒸發(fā)過(guò)程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請(qǐng)問(wèn)這個(gè)控制方法可以嗎？有誰(shuí)會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
求高手，基于labview的BP
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程，最好有程序哈，謝謝?。?/div>
2012-12-10 14:55:50
求大神給一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的源代碼。
2016-04-19 17:15:29
1、加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必備開源項(xiàng)目 到底純FPGA適不適合這種大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)？這個(gè)問(wèn)題其實(shí)我們不適合回答，但是FPGA廠商是的實(shí)際操作是很有權(quán)威性的，現(xiàn)在不論是Intel還是Xilinx都沒有在
2022-10-24 16:10:50
嵌入式設(shè)備自帶專用屬性，不適合作為隨機(jī)性很強(qiáng)的人工智能深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)。想象用S3C2440訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法都會(huì)頭皮發(fā)麻，PC上的I7、GPU上都很吃力，大部分都要依靠服務(wù)器來(lái)訓(xùn)練。但是一旦算法訓(xùn)練
2021-08-17 08:51:57
針對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用BP算法比較依賴于網(wǎng)絡(luò)的初始條件,訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng),容易陷入局部極值的缺點(diǎn),利用粒子群優(yōu)化算法(PSO)的全局搜索性能,將PSO用于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程.由于基本PSO算法存在
2010-05-06 09:05:35
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)篇】輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用在圖像分類、物體檢測(cè)等機(jī)器
2021-12-14 07:35:25
關(guān)于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
2013-05-19 10:22:16
專門針對(duì)Arm嵌入式設(shè)備優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理引擎Tengine + HCL，不同人群的量身定制
2021-01-15 08:00:42
，非局部運(yùn)算將某一處位置的響應(yīng)作為輸入特征映射中所有位置的特征的加權(quán)和來(lái)進(jìn)行計(jì)算。我們將非局部運(yùn)算作為一個(gè)高效、簡(jiǎn)單和通用的模塊，用于獲取深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的長(zhǎng)時(shí)記憶。我們提出的非局部運(yùn)算是計(jì)算機(jī)視覺中經(jīng)
2018-11-12 14:52:50
根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論,研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電器設(shè)備中的應(yīng)用,提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分塊構(gòu)造方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分塊學(xué)習(xí)算法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)?zāi)M達(dá)到實(shí)際要求。關(guān)鍵詞 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 權(quán)
2009-06-13 11:40:03
10 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類基于誤差逆向傳播 (BackPropagation, 簡(jiǎn)稱 BP) 算法的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP算法是迄今最成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法?，F(xiàn)實(shí)任務(wù)中使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，大多是在使用 BP
2018-06-19 15:17:15
42815 
膠囊網(wǎng)絡(luò)是 Geoffrey Hinton 提出的一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，為了解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvNets）的一些缺點(diǎn)，提出了膠囊網(wǎng)絡(luò)。
2019-02-02 09:25:005413 人工智能風(fēng)暴襲來(lái)，機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車這樣的嵌入式設(shè)備也熱度漸長(zhǎng)。毫無(wú)疑問(wèn)，現(xiàn)在，嵌入式設(shè)備也需要高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加持。但是，如何在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可不是一件簡(jiǎn)單的事情。
2019-08-07 11:27:56580 
中星微“數(shù)字多媒體芯片技術(shù)”國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室在北京宣布，中國(guó)首款嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU）芯片誕生。
2019-10-12 16:07:131386 隨著許多嵌入式系開始變得智能且自主，以人工智能（AI）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為導(dǎo)向的嵌入式系統(tǒng)市場(chǎng)即將起飛，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器大戰(zhàn)一觸發(fā)。
2019-11-14 14:16:01594 人工智能風(fēng)暴襲來(lái)，機(jī)器人、自動(dòng)駕駛汽車這樣的嵌入式設(shè)備也熱度漸長(zhǎng)。毫無(wú)疑問(wèn)，現(xiàn)在，嵌入式設(shè)備也需要高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加持。
2019-11-18 15:07:37569 隨著許多嵌入式系開始變得智能且自主，以人工智能（AI）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為導(dǎo)向的嵌入式系統(tǒng)市場(chǎng)即將起飛，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器大戰(zhàn)一觸發(fā)。
2019-11-22 11:40:06902 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在AI中具有舉足輕重的地位，除了找到最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一個(gè)挑戰(zhàn)是如何在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)它，同時(shí)優(yōu)化性能和功率效率。 使用云計(jì)算并不總是一個(gè)選項(xiàng)，尤其是
2021-11-04 10:36:0614 在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)。就目前而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的核心，我們所熟知的很多深度學(xué)習(xí)算法的背后其實(shí)都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2023-02-23 09:14:442250 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的重要應(yīng)用之
2023-08-17 16:30:30804 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹 什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及的關(guān)鍵技術(shù) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于圖像分類、物體識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域
2023-08-21 16:49:461229 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器算法嗎? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機(jī)器算法的一種，它通常被用于圖像、語(yǔ)音、文本等數(shù)據(jù)的處理和分類。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸成為了圖像、語(yǔ)音等領(lǐng)域中最熱門的算法之一。 卷積
2023-08-21 16:49:48437 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法比其他算法好嗎 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）是一種用于圖像識(shí)別和處理等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法。相對(duì)于傳統(tǒng)的圖像識(shí)別算法，如SIFT
2023-08-21 16:49:51407 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有哪些？? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN) 是一種基于多層感知器（multilayer perceptron, MLP）的深度學(xué)習(xí)
2023-08-21 16:50:01974 已全部加載完成
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