我的母親是一名護(hù)士，目前已經(jīng)退休。她是一個(gè)非常聰明的人，對自己的工作業(yè)務(wù)非常的盡職盡責(zé)。幾天前我和她說我正在研究Imagination最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，她詫異的說：你說的是什么意思？，當(dāng)然只有
2018-06-19 18:36:17
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引言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中涉及到大量的張量運(yùn)算，比如卷積，矩陣乘法，向量點(diǎn)乘，求和等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器就是針對張量運(yùn)算來設(shè)計(jì)的。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器通常都包含一個(gè)張量計(jì)算陣列，以及數(shù)據(jù)收發(fā)控制，共同來完成諸如矩陣
2020-11-02 13:52:512478 
嵌入式系統(tǒng)以各種類型的嵌入式處理器為核心，而隨著技術(shù)的發(fā)展，對于嵌入式處理器的性能及功耗的要求愈加嚴(yán)苛。目前，嵌入式處理器分為8位、16位、32位及64位等，8位微處理器/MCU市場已逐步趨向穩(wěn)定
2019-07-19 08:29:10
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
的應(yīng)用到自己的嵌入式設(shè)備上運(yùn)行，隨著這種無線應(yīng)用的普及，嵌入式設(shè)備上的應(yīng)用也必然會(huì)有更大的市場需求。 其次，在硬件方面，嵌入式設(shè)備的圖形加速性能越來越好，很多顯卡和CPU廠商已經(jīng)把圖形設(shè)備、GPU等模塊加入到嵌入式設(shè)備上，硬件性能的提升促進(jìn)了用戶界面的改進(jìn)，現(xiàn)在很多炫目的手機(jī)界面應(yīng)用就是一個(gè)很好的證明。
2014-11-25 14:16:04
到專用超級計(jì)算機(jī)，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真器陣列等?？赡芰钊顺泽@的是，有如此需求和實(shí)現(xiàn)要求的大部分這類系統(tǒng)都可以描述為一個(gè)處理流水線的組成。最簡單的系統(tǒng)只實(shí)現(xiàn)流水線最前面幾級。要求更高的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)深一些的流水線級，到了機(jī)器智能這一點(diǎn)，流水線的所有級都出現(xiàn)了，可以構(gòu)成一個(gè)巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
2019-07-17 07:13:13
DNN：關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN的知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(持續(xù)更新)
2018-12-26 10:41:47
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹
2018-01-04 13:41:23
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線性
2012-03-20 11:32:43
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到STM32最近在做的一個(gè)項(xiàng)目需要用到網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行擬合，并且將擬合得到的結(jié)果用作控制，就在想能不能直接在單片機(jī)上做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，這樣就可以實(shí)時(shí)計(jì)算，不依賴于上位機(jī)。所以要解決的主要是兩個(gè)
2022-01-11 06:20:53
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
2012-08-05 21:01:08
的越來越大的挑戰(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
求一個(gè)simulink的蓄電池用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制電機(jī)加速勻速減速運(yùn)動(dòng)的模型仿真
2020-02-22 02:17:03
TPU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器開發(fā)流程 EEP-TPU的開發(fā)流程與傳統(tǒng)的嵌入式開發(fā)流程類似，擁有Host（主機(jī)）和Device（從機(jī)）兩類設(shè)備。ETPU的開發(fā)流程通常也被分為兩部分：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法開發(fā)流程
2020-05-18 17:13:24
FPGA加速的關(guān)鍵因素是什么？EdgeBoard中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子在FPGA中的實(shí)現(xiàn)方法是什么？
2021-09-28 06:37:44
算法的軟件實(shí)現(xiàn)方式非常低效，所以業(yè)界對GNN的硬件加速有著非常迫切的需求。我們知道傳統(tǒng)的CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)）硬件加速方案已經(jīng)有非常多的解決方案；但是，GNN的硬件加速尚未得到充分的討論和研究，在
2021-07-07 08:00:00
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
請問：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加速器設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)和一些思考
致謝
首先感謝電子發(fā)燒友論壇提供的書籍
然后為該書打個(gè)廣告吧，32K的幅面，非常小巧方便，全彩印刷，質(zhì)量精良，很有質(zhì)感。
前言
設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先要考慮的幾個(gè)問題
2023-09-16 11:11:01
《 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，對其進(jìn)行了一些歸納（如圖1），第一章對常見的神經(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：申請理由：本人為一名嵌入式軟件工程師，對FPGA有一段時(shí)間的接觸，基于FPGA設(shè)計(jì)過簡單的ASCI數(shù)字芯片。目前正好在學(xué)習(xí)基于python
2019-01-09 14:48:59
項(xiàng)目名稱：基于PYNQ的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛小車試用計(jì)劃：一、本人技術(shù)背景本人有四年以上的嵌入式開發(fā)和三年以上的機(jī)器視覺領(lǐng)域項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，在計(jì)算機(jī)視覺與FPGA數(shù)字圖像處理方面有較多的理論研究與項(xiàng)目實(shí)踐
2018-12-19 11:36:24
項(xiàng)目名稱：基于PYNQ的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速試用計(jì)劃：申請理由：本人研究生在讀，想要利用PYNQ深入探索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件加速，在PYNQ上實(shí)現(xiàn)圖像的快速處理項(xiàng)目計(jì)劃：1、在PC端實(shí)現(xiàn)Lnet網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
2018-12-19 11:37:22
思考問題的過程。人腦輸入一個(gè)問題，進(jìn)行思考，然后給出答案。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在模擬人的思考這一過程。而我們要做的就是以數(shù)學(xué)的方式，將這一抽象的過程進(jìn)行量化。神經(jīng)元與激活函數(shù)人的大腦有大約1000億個(gè)神經(jīng)
2019-03-03 22:10:19
的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，掌握如何從零開始設(shè)計(jì)一個(gè)能用、好用的產(chǎn)品級加速器。通過閱讀本書，你將：
透徹理解與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其實(shí)現(xiàn)
學(xué)會(huì)主流圖像處理領(lǐng)域神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
掌握加速器運(yùn)算子系統(tǒng)和存儲(chǔ)子系統(tǒng)
2023-07-28 10:50:51
)部分。推理時(shí)不需要更新權(quán)重(update weights)，只出結(jié)果就好了。所以碼農(nóng)們在開發(fā)軟件時(shí)把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好了，封裝到軟件里拿出來賣就是了。在這種背景下，各大公司紛紛推出了不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器
2020-07-27 17:28:00
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)是競爭學(xué)習(xí)的一個(gè)代表，競爭型學(xué)習(xí)
2019-07-21 04:30:00
`BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先給出只包含一個(gè)隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)由兩部分組成：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是前饋的，其權(quán)重都不回送到輸入單元，或前一層輸出單元（數(shù)據(jù)信息是單向
2019-07-21 04:00:00
。因此，業(yè)界對GNN的硬件加速有著非常迫切的需求。盡管傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）硬件加速有很多種解決方案，但GNN的硬件加速還沒有得到充分的討論和研究。在撰寫本白皮書時(shí)，谷歌（Google）和百度
2021-09-25 17:20:41
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
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
- 累加 - 運(yùn)算）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。nnMAX重新配置嵌入式FPGA互連和下一層的“軟邏輯”（控制狀態(tài)機(jī)），然后再次開始運(yùn)行。在早期的嵌入式FPGA中，重新配置是串行完成的，類似于FPGA芯片。相反
2019-07-01 17:55:58
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
到底要不要放棄嵌入式這條路? 嵌入式是一個(gè)穩(wěn)定而有前景的領(lǐng)域，然而，要決定是否要堅(jiān)持這條路，需要綜合考慮個(gè)人興趣、職業(yè)規(guī)劃和市場需求等多個(gè)因素。以下對該問題展開討論，幫助大家更好地做出決策~ 嵌入式
2023-12-07 10:43:14
以前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎都是部署在云端（服務(wù)器上），設(shè)備端采集到數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)器做inference（推理），結(jié)果再通過網(wǎng)絡(luò)返回給設(shè)備端。如今越來越多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署在嵌入式設(shè)備端上，即
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? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割以及自然語言處理等領(lǐng)域。首先分析了典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為提高其性能增加網(wǎng)絡(luò)深度以及寬度的模型結(jié)構(gòu)，分析了采用注意力機(jī)制進(jìn)一步提升模型性能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后歸納
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
模型。第 3 部分將研究使用專用 AI 微控制器測試模型的特定用例。什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是系統(tǒng)或神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，使人工智能能夠更好地理解數(shù)據(jù)，使其能夠解決復(fù)雜的問題。雖然有許多網(wǎng)絡(luò)類型，但本系
2023-02-23 20:11:10
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
和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包。AIoT那么火，為何大家卻止步于科普文？因?yàn)楝F(xiàn)成的機(jī)器學(xué)習(xí)框架都太復(fù)雜太難用。NNoM從一開始就被設(shè)計(jì)成提供給嵌入式大佬們的一個(gè)簡單易用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架。你不需要會(huì)TensorFlow
2019-05-01 19:03:01
為提升識(shí)別準(zhǔn)確率，采用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過Mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。整體處理過程分為兩步：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
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以建立參數(shù)Kp,Ki,Kd自整定的PID控制器?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如下圖所示：控制器由兩部分組成：經(jīng)典增量式PID控制器；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
2021-09-07 07:43:47
η ∈（0,1）代表學(xué)習(xí)速率。 由于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的收斂速度慢，優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)非常復(fù)雜，所以需要優(yōu)化學(xué)習(xí)速率。三層感知器的BP 學(xué)習(xí)算法權(quán)值調(diào)整計(jì)算公式為： 將每個(gè)加速度傳感器中每個(gè)軸的數(shù)據(jù)
2018-11-13 16:04:45
FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題分析基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評估及局限性
2021-04-30 06:58:13
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)緯恒潤經(jīng)過潛心研發(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
由于時(shí)變非線性和強(qiáng)耦合的控制系統(tǒng)還沒有精確的數(shù)學(xué)模型，因而傳統(tǒng)的依賴被控對象數(shù)學(xué)模型的控制策略及其控制系統(tǒng)的封閉式結(jié)構(gòu)很難對其實(shí)施有效控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制能夠很好地克服系統(tǒng)中模型參數(shù)的變化和非線性等
2019-08-12 06:25:35
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)測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測
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
隨著網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的普及，為普通嵌入式系統(tǒng)增加網(wǎng)絡(luò)功能，能更好滿足消費(fèi)者對網(wǎng)絡(luò)資源的需求。這里采用基于ARM Cortex-M3的微控制器LM3S1138實(shí)現(xiàn)一種具備網(wǎng)絡(luò)功能的播放終端系統(tǒng)，該系統(tǒng)不僅具有良好的播放效果，還可從網(wǎng)絡(luò)音樂服務(wù)器上點(diǎn)播音樂并實(shí)時(shí)播放。
2019-11-07 06:37:39
稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能完成圖像數(shù)據(jù)的壓縮處理。在圖像壓縮中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理優(yōu)勢在于：巨量并行性；信息處理和存儲(chǔ)單元結(jié)合在一起；自組織自學(xué)習(xí)功能。與傳統(tǒng)的數(shù)字信號處理器DSP
2019-08-08 06:11:30
FPGA的嵌入式應(yīng)用。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)場可編程門陣列FPGA的主從結(jié)構(gòu)處理系統(tǒng)滿足要求。
2019-09-20 06:15:20
可通過多種方式，其中最有效的是將專門構(gòu)建的專用神經(jīng)處理單元（NPU），或稱為機(jī)器學(xué)習(xí)加速器（MLA）或深度學(xué)習(xí)加速器（DLA）集成到器件中，以補(bǔ)充CPU計(jì)算核心。恩智浦提供廣泛的產(chǎn)品組合，從傳統(tǒng)
2023-02-17 13:51:16
譯者|VincentLee來源 |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
求一個(gè)simulink的蓄電池用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制電機(jī)加速勻速減速運(yùn)動(dòng)的模型仿真
2020-02-22 02:15:50
小女子做基于labview的蒸發(fā)過程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請問這個(gè)控制方法可以嗎？有誰會(huì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制么。。。叩謝
2016-09-23 13:43:16
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)器來訓(xùn)練。但是一旦算法訓(xùn)練
2021-08-17 08:51:57
請問一下fpga加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么要用arm核呢？用其他的不行嗎
2022-07-25 14:37:58
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、物體檢測等機(jī)器
2021-12-14 07:35:25
面向邊緣計(jì)算的嵌入式FPGA平臺(tái)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建 通過設(shè)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)中的網(wǎng)絡(luò)層間可復(fù)用的加速器核心以減少硬件資源實(shí)現(xiàn)性能優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件。邊緣計(jì)算：克服云計(jì)算固有的問題，將應(yīng)用、數(shù)據(jù)
2021-12-23 07:26:12
專門針對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
納米技術(shù)制作，芯片面積只有4.36平方毫米?！扒皟蓚€(gè)因素使 Hiddenite 芯片與現(xiàn)有的 DNN 推理加速器區(qū)別開來,”motoura 教授說?！按送?，我們還引入了一種新的隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，稱為
2022-03-17 19:15:13
`將非局部計(jì)算作為獲取長時(shí)記憶的通用模塊，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，獲取長時(shí)記憶（long-range dependency）至關(guān)重要。對于序列數(shù)據(jù)（例如語音、語言），遞歸運(yùn)算
2018-11-12 14:52:50
近來，如果你對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有所關(guān)注，那么你一定會(huì)發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的市場如日中天。實(shí)際上，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了人人所熟知的技術(shù)。如果你還對此很陌生，那么你可以看看我的另一篇博客，里面對相關(guān)概念進(jìn)行了
2018-04-25 16:18:001224 
我的母親是一名護(hù)士，目前已經(jīng)退休。她是一個(gè)非常聰明的人，對自己的工作業(yè)務(wù)非常的盡職盡責(zé)。幾天前我和她說我正在研究Imagination最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，她詫異的說：“你說的是什么意思？”，當(dāng)然只有她在護(hù)理學(xué)校進(jìn)行外科手術(shù)培訓(xùn)或者照顧老年癡呆患者時(shí)才會(huì)真正思考神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)意味著什么。
2018-04-26 18:44:002756 Imagination Technologies宣布推出其面向人工智能（AI）應(yīng)用的最新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）架構(gòu)PowerVR Series3NX。
2018-12-06 16:09:323256 Imagination公司的業(yè)務(wù)是為芯片設(shè)計(jì)提供必要的內(nèi)核組件，我們在嵌入式圖形處理器（GPU）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）技術(shù)方面聞名，我們將這些技術(shù)授權(quán)給世界領(lǐng)先的芯片供應(yīng)商。
2018-12-22 14:35:193026 基于端側(cè)推斷任務(wù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器基準(zhǔn)測試結(jié)果中，Imagination的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器在多個(gè)框架測試中成績名列第一！
2019-07-12 15:23:475005 人工智能風(fēng)暴襲來，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。毫無疑問，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)，可不是一件簡單的事情。
2019-08-07 11:27:56580 
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速賦能端側(cè)智能
2019-08-08 10:59:514313 現(xiàn)如今，嵌入式視覺應(yīng)用的市場需求已發(fā)生巨大的演變。首先，使用者需要的是無縫視覺體驗(yàn)的嵌入式視覺系統(tǒng)。例如手機(jī)輕觸即亮，這種靈敏的體驗(yàn)除了消費(fèi)類電子外，在工業(yè)、車用同樣具有重要的作用。
2019-10-09 14:53:55471 中星微“數(shù)字多媒體芯片技術(shù)”國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室在北京宣布，中國首款嵌入式神經(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，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。毫無疑問，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 。與此同時(shí)，對于這些任務(wù)的處理也正在從傳統(tǒng)的云端架構(gòu)轉(zhuǎn)移到設(shè)備本身上來，嵌入式芯片中集成了專用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，可支持本地化AI處理。例如先進(jìn)的駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控前方道路，還有集成語音識(shí)別類功能的消費(fèi)電子產(chǎn)品
2022-12-20 18:25:17506 Imagination Technologies發(fā)布了最新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器IP核IMG Series4 NNA，并將于12月份正式向廠商提供。 芯東西獨(dú)家獲悉，已有汽車領(lǐng)域廠商率先獲得IMG
2020-11-18 16:06:282338 ? ? 新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器 Maxim Integrated的新型MAX78000芯片，基于雙核MCU，結(jié)合了超低功耗深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，為高性能人工智能 (AI) 應(yīng)用提供所需的算力，是機(jī)器視覺
2021-01-04 11:48:492589 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器基本概念。
2021-05-27 15:22:59
11 了一種基于FPGA的SIM卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器架構(gòu)。以YOOV2目標(biāo)檢測算法為例，介紹了將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型映射到FPGA上的完整流程;對加速器的性能和資源耗費(fèi)進(jìn)行深λ分析和建模，將實(shí)際傳輸延時(shí)考慮在內(nèi)，縮小了加速器理論時(shí)延與實(shí)際時(shí)延
2021-05-28 14:00:2223 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
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工商網(wǎng)監(jiān)
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