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深度學習：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在每一層提取到的特征以及訓練的過程

前面幾篇文章講到了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN，但是對于它在每一層提取到的特征以及訓練的過程可能還是不太明白，所以這節(jié)主要通過模型的可視化來神經(jīng)網(wǎng)絡在每一層中是如...

2018-05-17 標簽：深度學習 cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 2.7萬 0

人工智能之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

人工智能機器學習有關算法內(nèi)容，人工智能之機器學習主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）算法。前言：人...

2018-06-18 標簽：人工智能機器學習 cnn 5397 0

深度學習遇上物理學,更好地識別粒子和分析數(shù)據(jù)

一種實現(xiàn)深度學習的方法是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）。CNN是模擬人類視覺感知建模的。人類用自身的神經(jīng)元網(wǎng)絡處理圖像；CNN通過輸入層節(jié)點（node）來處...

2018-05-11 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡 Facebook 深度學習 3362 0

卷積網(wǎng)絡的技術基礎、組成模塊、當前現(xiàn)狀和研究前景

當談到依賴于序列輸入的任務時，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）是最成功的多層架構之一。RNN 可被視為一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡，其中每個隱藏單元的輸入時其當前時間步...

2018-04-15 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡 CNN 7888 0

商湯聯(lián)合提出基于FPGA的Winograd算法：改善FPGA上的CNN性能降低算法復雜度

商湯科技算法平臺團隊和北京大學高能效實驗室聯(lián)合提出一種基于 FPGA 的快速Winograd算法，可以大幅降低算法復雜度，改善 FPGA 上的 CNN 性能。

2018-02-07 標簽：fpga 算法 cnn 9604 0

從技術角度來深度剖析人臉識別技術

本文中筆者試圖用通俗的語言探討人臉識別技術，首先概述人臉識別技術，接著探討深度學習有效的原因以及梯度下降為什么可以訓練出合適的權重參數(shù)，最后描述基于CN...

2018-01-31 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡人臉識別深度學習 6363 0

袁進輝：分享了深度學習框架方面的技術進展

1月17日，院友袁進輝博士回到微軟亞洲研究院做了題為《打造最強深度學習引擎》的報告，分享了深度學習框架方面的技術進展。

2018-01-25 標簽：硬件深度學習 cnn 5030 0

關于深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的設計及硬件實現(xiàn)

隨著深度學習的廣泛應用與發(fā)展[1-2]，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network，CNN)被使用的場景越來越多，特別是在圖...

2018-06-20 標簽：fpga 神經(jīng)網(wǎng)絡 cnn 1.0萬 0

KORTIQ公司推出了一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP——AIScale

近日KORTIQ公司推出了一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP——AIScale，它能夠利用實現(xiàn)訓練好的CNN網(wǎng)絡，比如行業(yè)標準的ResNet、...

2018-01-09 標簽：fpga xilinx ip 1.0萬 0

用CNN把圖形轉(zhuǎn)成ASCII碼字符畫的方法，并更新了著色工具

Osamu Akiyama提出了一種用CNN把圖形轉(zhuǎn)成ASCII碼字符畫的方法，并在昨天更新了著色工具，這讓不少機器學習開發(fā)者都玩high了。

2018-01-03 標簽：ascii 機器學習 cnn 1.0萬 0

對于convolutional layer、TensorFlow和整體CNN結構詳細分析

上世紀科學家們發(fā)現(xiàn)了幾個視覺神經(jīng)特點，視神經(jīng)具有局部感受野，一整張圖的識別由多個局部識別點構成；不同神經(jīng)元對不同形狀有識別能力，且視神經(jīng)具有疊加能力，高...

2018-01-02 標簽：cnn tensorflow 1.1萬 0

通過計算機視覺和深度學習技術分析面部表情的方法

識別面部表情和情緒是人類社交初期階段的一項基本且非常重要的技能。人類可以觀察一個人的面部，并且快速識別常見的情緒：怒、喜、驚、厭、悲、恐。將這一技能...

2017-12-21 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡計算機視覺深度學習 4629 0

自動駕駛技術的神經(jīng)網(wǎng)絡解決方案

高級輔助駕駛系統(tǒng) ( ADAS ) 可提供解決方案，用以滿足駕乘人員對道路安全及出行體驗的更高要求。諸如車道偏離警告、自動剎車及泊車輔助等系統(tǒng)廣泛應用于...

2017-12-19 標簽：fpga cpu 自動駕駛 5995 0

五種CNN模型的尺寸，計算量和參數(shù)數(shù)量對比詳解

CNN模型火速替代了傳統(tǒng)人工設計（hand-crafted）特征和分類器，不僅提供了一種端到端的處理方法，還大幅度地刷新了各個圖像競賽任務的精度，更甚者...

2017-12-08 標簽：cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 15.8萬 0

Capsule Network的基本原理及其相關算法實例詳解

傳統(tǒng)的圖像識別是使用CNN來做的（如下圖所示），CNN通常由卷積層和池化層共同構成，卷積層從原始圖像中提取每個局部的特征，池化層則負責將局部特征進行概括...

2017-12-07 標簽：network cnn 1.2萬 0

CNN的一些基本的概念解讀

CNN 采用的是局部感受野 + 共享權值，這在右圖中的表現(xiàn)為它的神經(jīng)元可以看成是“一整塊”的“視野”，這塊視野的每一個組成部分都是共享的權值（右圖中那些...

2017-12-04 標簽：cnn layer 7340 0

優(yōu)化基于FPGA的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的加速器設計

CNN已經(jīng)廣泛用于圖像識別，因為它能模仿生物視覺神經(jīng)的行為獲得很高識別準確率。最近，基于深度學習算法的現(xiàn)代應用高速增長進一步改善了研究和實現(xiàn)。特別地，多...

2017-11-17 標簽：fpga cnn 8315 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN架構分析-LeNet

對于神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積有了粗淺的了解,關于CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，需要總結深入的知識有很多：人工神經(jīng)網(wǎng)絡 ANN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN-BP算...

2017-11-16 標簽：cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 2987 0

基于FPGA的通用CNN加速設計

基于FPGA的通用CNN加速器整體框架如下，通過Caffe/Tensorflow/Mxnet等框架訓練出來的CNN模型，通過編譯器的一系列優(yōu)化生成模型對...

2017-10-27 標簽：fpga 深度學習 cnn 1.0萬 0

基于CNN的汽車視覺識別系統(tǒng)應用介紹

近些年來隨著科學技術的不斷進步，人工智能（AI）正在逐步從尖端技術變得普及。人工智能的發(fā)展涉及物聯(lián)網(wǎng)、大規(guī)模并行計算、大數(shù)據(jù)以及深度學習算法等領域，深度...

2018-06-29 標簽：自動駕駛 cnn 3940 0

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STM32F103C8T6是一款集成電路，芯體尺寸為32位，程序存儲器容量是64KB，需要電壓2V~3.6V，工作溫度為-40°C ~ 85°C。
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數(shù)字隔離技術常用于工業(yè)網(wǎng)絡環(huán)境的現(xiàn)場總線、軍用電子系統(tǒng)和航空航天電子設備中，尤其是一些應用環(huán)境比較惡劣的場合。數(shù)字隔離電路主要用于數(shù)字信號和開關量信號的傳輸。另一個重要原因是保護器件（或人）免受高電壓的危害。本文詳細介紹了數(shù)字隔離器工作原理及特點，選型及應用，各類數(shù)字隔離器件性能比較等內(nèi)容。
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