如何采用FPGA技術(shù)實(shí)現(xiàn)深度卷積網(wǎng)絡(luò)（2）
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)的代表算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表征學(xué)習(xí)能力，能夠按其階層結(jié)構(gòu)對(duì)輸入信息進(jìn)行平移不變分類，因此也被稱為“平移不變?nèi)斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)”。
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(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請(qǐng)聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
-
FPGA
+關(guān)注
關(guān)注
1630文章
21777瀏覽量
604722 -
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
+關(guān)注
關(guān)注
42文章
4777瀏覽量
100960 -
計(jì)算
+關(guān)注
關(guān)注
2文章
451瀏覽量
38840
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
【PYNQ-Z2申請(qǐng)】基于PYNQ的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速
，得到訓(xùn)練參數(shù)2、利用開發(fā)板arm與FPGA聯(lián)合的特性，在arm端實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)處理已經(jīng)卷積核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化、激活函數(shù)和全連接，在
發(fā)表于 12-19 11:37
基于賽靈思FPGA的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)
FPGA 上實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)。CNN 是一類深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在處理大規(guī)模圖像識(shí)別任務(wù)
發(fā)表于 06-19 07:24
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—深度卷積網(wǎng)絡(luò)：實(shí)例探究及學(xué)習(xí)總結(jié)
《深度學(xué)習(xí)工程師-吳恩達(dá)》03卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—深度卷積網(wǎng)絡(luò)：實(shí)例探究 學(xué)習(xí)總結(jié)
發(fā)表于 05-22 17:15
解析深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺實(shí)踐
解析深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺實(shí)踐
發(fā)表于 06-14 22:21
什么是深度學(xué)習(xí)？使用FPGA進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的好處？
FPGA實(shí)現(xiàn)。易于適應(yīng)新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)深度學(xué)習(xí)是一個(gè)非?；钴S的研究領(lǐng)域，每天都在設(shè)計(jì)新的 DNN。其中許多結(jié)合了現(xiàn)有的標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算，但有些需要全新的計(jì)算方法。特別是在具有特殊結(jié)構(gòu)的
發(fā)表于 02-17 16:56
基于FPGA的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)優(yōu)化和編譯測(cè)試
，自然語言處理，推薦算法，圖像識(shí)別等廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。 FPGA云服務(wù)器提供了基于FPGA的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速服務(wù)，單卡提供約3TOPs的定
發(fā)表于 11-15 16:56
?862次閱讀
如何通過FPGA實(shí)現(xiàn)深度卷積網(wǎng)絡(luò)（3）
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表征學(xué)習(xí)（representation learning）能力，能夠按其階層結(jié)構(gòu)對(duì)輸入信息進(jìn)行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也
如何用FPGA技術(shù)實(shí)現(xiàn)深度卷積網(wǎng)絡(luò)（7）
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺（visual perception）機(jī)制構(gòu)建，可以進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)，其隱含層內(nèi)的卷積核參數(shù)共享和層間連接的稀疏性使得卷積神經(jīng)
一種多層級(jí)特征融合就的深度卷積網(wǎng)絡(luò)
采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)單目圖像的深度進(jìn)行估計(jì)時(shí)，存在深度信息不精確、邊緣模糊以及細(xì)節(jié)缺失等問題。為此，提出一種多層級(jí)特征融合結(jié)構(gòu)的
發(fā)表于 03-16 09:21
?7次下載
如何用OpenCL實(shí)現(xiàn)FPGA上的大型卷積網(wǎng)絡(luò)加速？
Xilinx zynq系列FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估 本篇目錄 1. 內(nèi)存占用 1.1 FPGA程序中內(nèi)存的實(shí)現(xiàn)方式 1.2 Zynq的BRA
深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層級(jí)分解綜述
隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在目標(biāo)檢測(cè)與圖像分類中受到研究者的廣泛關(guān)注。CNN從 Lenet5網(wǎng)絡(luò)發(fā)展到深度殘差
發(fā)表于 05-19 16:11
?5次下載
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點(diǎn)是由多層神經(jīng)元構(gòu)成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類。
發(fā)表于 08-21 17:07
?4195次閱讀
深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）作為其中的重要分支，已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著的應(yīng)用成果。從圖像識(shí)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)原理
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡(jiǎn)稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)
FPGA加速深度學(xué)習(xí)模型的案例
：DE5Net_Conv_Accelerator 應(yīng)用場(chǎng)景 ：面向深度學(xué)習(xí)的開源項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)了AlexNet的第一層卷積運(yùn)算加速。 技術(shù)特點(diǎn) ： 采
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論