基于FPGA的網(wǎng)絡(luò)加速設(shè)計實現(xiàn)

首先是FPGA硬件的變化太多，各個模塊可配參數(shù)的變化（比如卷積模塊并行數(shù)的變化），另外一個是網(wǎng)絡(luò)模型多種多樣以及開源的網(wǎng)絡(luò)模型平臺也很多（tensorf...

2024-04-08 標(biāo)簽：FPGA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算力 1461 0

機器學(xué)習(xí)（ML）推理主要計算之存內(nèi)計算芯片

機器學(xué)習(xí)（ML）應(yīng)用已經(jīng)在汽車、醫(yī)療保健、金融和技術(shù)等各個領(lǐng)域變得無處不在。這導(dǎo)致對高性能、高能效 ML 硬件解決方案的需求不斷增加。

2024-04-07 標(biāo)簽：存儲器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 1859 2

基于FPGA進行DNN設(shè)計的經(jīng)驗總結(jié)

DNN中應(yīng)用最廣泛的是CNN和RNN，CNN是一種卷積網(wǎng)絡(luò)，在圖片識別分類中用的較多，RNN可以處理時間序列的信息，比如視頻識別和語音識別。

2024-04-07 標(biāo)簽：FPGAcpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 854 0

視覺Transformer基本原理及目標(biāo)檢測應(yīng)用

視覺Transformer的一般結(jié)構(gòu)如圖2所示，包括編碼器和解碼器兩部分，其中編碼器每一層包括一個多頭自注意力模塊（self-attention）和一個...

2024-04-03 標(biāo)簽：解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Transformer 5048 0

多功能觸覺傳感器及集成策略

目前最高印刷精度可達100 μm左右，技術(shù)相對成熟，工藝簡單、效率高、成本低、適合批量生產(chǎn)。主要用于制造觸覺傳感器陣列中快速制備圖案電極。

2024-04-02 標(biāo)簽：傳感器人機交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1465 0

多模態(tài)數(shù)據(jù)融合深度學(xué)習(xí)模型的典型深度架構(gòu)研究

DBN 和 SAE 是完全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在這兩個網(wǎng)絡(luò)中，隱藏層中的每個神經(jīng)元都連接到前一層的每個神經(jīng)元，這種拓撲結(jié)構(gòu)會產(chǎn)生大量連接。

2024-04-02 標(biāo)簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 2540 0

機器學(xué)習(xí)8大調(diào)參技巧

今天給大家一篇關(guān)于機器學(xué)習(xí)調(diào)參技巧的文章。超參數(shù)調(diào)優(yōu)是機器學(xué)習(xí)例程中的基本步驟之一。該方法也稱為超參數(shù)優(yōu)化，需要搜索超參數(shù)的最佳配置以實現(xiàn)最佳性能。機器...

2024-03-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機器學(xué)習(xí) 1074 0

用于特高壓直流輸電工程的全光纖電流互感器分析

特高壓技術(shù)作為我國原創(chuàng)、世界領(lǐng)先、具有自主知識產(chǎn)權(quán)的重大創(chuàng)新，破解了遠距離、大容量、低損耗輸電世界難題，是構(gòu)建特大型互聯(lián)電網(wǎng)、實現(xiàn)清潔能源在全國范圍高效...

2024-03-22 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)制器電流互感器 3508 0

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本流程

訓(xùn)練經(jīng)過約50次左右迭代，在訓(xùn)練集上已經(jīng)能達到99%的正確率，在測試集上的正確率為90.03%，單純的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提升的空間不大了，但kaggle上...

2024-03-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3160 0

光量子行走的高效機器學(xué)習(xí)技術(shù)研究

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，僅利用相對于傳統(tǒng)態(tài)層析方法50%的測量基數(shù)目，即可實現(xiàn)平均保真度高達97.5%的開放光量子行走的完整混合量子態(tài)表征。

2024-03-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)量子計算 387 0

自動駕駛車輛數(shù)據(jù)的中央集控處理策略

隨著毫米波雷達技術(shù)的演進，我們看到 4D 成像毫米波雷達的技術(shù)指標(biāo)比起傳統(tǒng) 3D 毫米波雷達有了大幅的改進，包括多了一個高度維度，看得更遠，點云更密集，...

2024-03-19 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動駕駛 592 0

AI芯片的技術(shù)原理與架構(gòu)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 AI芯片的核心原理基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中芯片內(nèi)部的處理單元模擬了生物神經(jīng)元的工作機制。每一個處理單元能夠獨立進行復(fù)雜的數(shù)學(xué)運算，例如權(quán)...

2024-03-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元機器學(xué)習(xí) 5647 0

特斯拉智能駕駛系統(tǒng)的演進歷程

端到端方案則完全基于全棧神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)，直接輸入傳感器數(shù)據(jù)，輸出轉(zhuǎn)向、制動和加速信號。

2024-03-11 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特斯拉 1755 0

基于視覺的動態(tài)手勢識別的ResNeXt網(wǎng)絡(luò)詳解

VGG是基于AlexNet進行改進得到的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)。AlexNet使用如11*11、7*7、5*5等較大卷積核，而VGG則采用連續(xù)的3*3卷積核進行堆疊。

2024-03-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)vgg 1931 0

GPU CUDA 編程的基本原理是什么

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能加速的有很多，當(dāng)然使用硬件加速是最可觀的了，而目前除了專用的NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速單元），就屬于GPU對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速效果最好了

2024-03-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpusram 1229 0

什么是RNN （循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）？

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN) 是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，它使用過去的信息來提高網(wǎng)絡(luò)處理當(dāng)前和將來輸入的性能。RNN 的獨特之處在于該網(wǎng)絡(luò)包含隱藏狀態(tài)和循環(huán)。

2024-02-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)rnn 4965 0

基于微軟數(shù)據(jù)中心的FPGA講解分析

FPGA 和 GPU 最大的區(qū)別在于體系結(jié)構(gòu)，F(xiàn)PGA 更適合做需要低延遲的流式處理，GPU 更適合做大批量同構(gòu)數(shù)據(jù)的處理。

2024-02-27 標(biāo)簽：FPGA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)云計算 1003 0

人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)之間有什么關(guān)系呢？

人工智能是由約翰·麥卡錫（John McCarthy）于1956年提出來的，當(dāng)時的定義是“制造智能機器的科學(xué)與工程”。 現(xiàn)在的人工智能是指“研究、開發(fā)用...

2024-02-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機器學(xué)習(xí) 556 0