電子發(fā)燒友App

硬聲App

搜索歷史

清空
搜索熱詞
      0
      • 聊天消息
      • 系統(tǒng)消息
      • 評(píng)論與回復(fù)
      登錄后你可以
      • 下載海量資料
      • 學(xué)習(xí)在線課程
      • 觀看技術(shù)視頻
      • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
      創(chuàng)作中心
      發(fā)布
      創(chuàng)作活動(dòng)

      完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你，還能領(lǐng)取20積分哦，立即完善>

      3天內(nèi)不再提示

      電子發(fā)燒友網(wǎng)>可編程邏輯>FPGA/ASIC技術(shù)>ARM與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器通信方案的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

      ARM與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器通信方案的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

      收藏

      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

      評(píng)論

      查看更多

      相關(guān)推薦

      用ARM和FPGA搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器通信方案

      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(chǎng)可編程門陣列FPGA的主從結(jié)構(gòu)處理系統(tǒng)滿足要求。
      2015-08-19 08:54:231936

      ARM Cortex-M系列芯片神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理庫CMSIS-NN詳解

      1、ARM Cortex-M系列芯片神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理庫CMSIS-NN詳解CMSIS-NN是用于ARM Cortex-M系列的芯片的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理庫，用于低性能芯片/架構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署
      2022-08-19 16:06:43

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Matlab程序

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Matlab程序
      2009-09-15 12:52:24

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本介紹
      2018-01-04 13:41:23

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教程（李亞非）

      　　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

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移植到STM32的方法

      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(jiǎn)介

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
      2012-08-05 21:01:08

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方案讓自動(dòng)駕駛成為現(xiàn)實(shí)

      使用最為有利的系統(tǒng)。訓(xùn)練往往在線下通過基于 CPU 的系統(tǒng)、圖形處理器 (GPU) 或現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列 (FPGA) 來完成。由于計(jì)算功能強(qiáng)大且設(shè)計(jì)人員對(duì)其很熟悉，這些是用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的最為理想
      2017-12-21 17:11:34

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)資料

      基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
      2019-05-16 17:25:05

      AI知識(shí)科普 | 從無人相信到萬人追捧的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展可以追溯到二戰(zhàn)時(shí)期，那時(shí)候先輩們正想著如何用人類的方式去存儲(chǔ)和處理信息，于是他們開始構(gòu)建計(jì)算系統(tǒng)。由于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)機(jī)器和技術(shù)的發(fā)展限制，這一技術(shù)并沒有得到廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。幾十年來
      2018-06-05 10:11:50

      CMSIS-NN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核助力微控制器效率提升

      自然會(huì)想到Arm Cortex-M系列處理器內(nèi)核，那么如果您想要強(qiáng)化它的性能并且減少內(nèi)存消耗，CMSIS-NN就是您最好的選擇?；贑MSIS-NN內(nèi)核的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理運(yùn)算，對(duì)于運(yùn)行時(shí)間/吞吐量將會(huì)有4.6X的提升，而對(duì)于能效將有4.9X的提升。
      2019-07-23 08:08:59

      ETPU-Z2全可編程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)平臺(tái)

      處理器的形式存在，專用于基于某個(gè)特定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的特定應(yīng)用。在這樣的ASIC系統(tǒng)中，EEP-TPU的應(yīng)用將按照專用ASIC系統(tǒng)的方式，將特定流程的任務(wù)以軟件+硬件結(jié)合的方式實(shí)現(xiàn)。在特定的嵌入式系統(tǒng)中
      2020-05-18 17:13:24

      EdgeBoard中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子在FPGA中的實(shí)現(xiàn)方法是什么？

      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

      MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
      2013-07-08 15:17:13

      labview BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)

      請(qǐng)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(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

      matlab實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 精選資料分享

      習(xí)神經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)是如何一直沒有具體實(shí)現(xiàn)一下：現(xiàn)看到一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù):對(duì)應(yīng)的輸出數(shù)據(jù):我們這里設(shè)置：1：節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)置：輸入層、隱層、輸出層的節(jié)點(diǎn)
      2021-08-18 07:25:21

      《 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)觀后感

      《 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

      【PYNQ-Z2申請(qǐng)】基于PYNQ-Z2的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖形識(shí)別

      的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程，想基于此開發(fā)板，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，訓(xùn)練和測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。項(xiàng)目計(jì)劃：1.基于官方的文檔及資料，熟悉此開發(fā)板。2.測(cè)試官方demo，學(xué)習(xí)ARM內(nèi)核和FPGA如何協(xié)調(diào)工作。3.基于自己最近
      2019-01-09 14:48:59

      【PYNQ-Z2申請(qǐng)】基于PYNQ的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛小車

      ，并在屏幕上使用Qt綜合顯示小車實(shí)時(shí)圖像與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制實(shí)時(shí)狀態(tài)。PYNQ-Z2平臺(tái)搭載Xilinx Zynq7020芯片，擁有充足的可編程邏輯資源，并嵌入了雙核Cortex-A9處理器硬核，符合作品進(jìn)行
      2018-12-19 11:36:24

      【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FPGA端實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算3、對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試。4、在基本實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上
      2018-12-19 11:37:22

      【PYNQ-Z2試用體驗(yàn)】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)

      python語言，可以很輕松地實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算，降低編程難度。下一篇文章，將通過具體代碼，演示基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫圖形識(shí)別。
      2019-03-03 22:10:19

      【PYNQ-Z2試用體驗(yàn)】基于PYNQ的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛小車 - 項(xiàng)目規(guī)劃

      小車運(yùn)動(dòng)的控制信號(hào)，實(shí)現(xiàn)小車自動(dòng)駕駛。在初步實(shí)現(xiàn)方案中，為了快速實(shí)現(xiàn)整體功能，使用軟件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為控制器，使用單片機(jī)作為底盤電機(jī)的控制器。在進(jìn)一步的實(shí)現(xiàn)中，所有數(shù)據(jù)處理和底盤控制全部由Zynq FPGA
      2019-03-02 23:10:52

      【案例分享】ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      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(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

      【案例分享】基于BP算法的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      `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

      人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方法有哪些？

      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

      人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及下載

      人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識(shí)過程而開發(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程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”，通過不斷地給
      2008-06-19 14:40:42

      人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件

      人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
      2016-06-19 10:15:48

      什么是LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
      2021-01-28 07:16:57

      什么是圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

      圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
      2019-08-20 12:05:29

      何謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理指令？有什么作用？

      何謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理指令？有什么作用？Armv8.1-M核心實(shí)施選項(xiàng)包括哪些？
      2021-06-29 09:07:44

      全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別

      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

      卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一維卷積的處理過程

      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？

      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)如何使用

      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題，我們似乎可以給出相對(duì)簡(jiǎn)明的答案。
      2019-07-17 07:21:50

      卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展及應(yīng)用

      神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的第一次浪潮。1969 年美國數(shù)學(xué)家及人工智能先驅(qū) Minsky在其著作中證 明感知器本質(zhì)上是一種線性模型[21]，只能處理線性分 類問題，最簡(jiǎn)單的異或問題都無法正確分類，因此神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究也
      2022-08-02 10:39:39

      卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu)和常用框架

      　　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

      卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

      抽象人工智能 （AI） 的世界正在迅速發(fā)展，人工智能越來越多地支持以前無法實(shí)現(xiàn)或非常難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用程序。本系列文章解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 及其在 AI 系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。CNN 是從
      2023-02-23 20:11:10

      卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是如何定義的？

      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

      可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞識(shí)別

      我們可以對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，使之適配微控制器的內(nèi)存和計(jì)算限制范圍，并且不會(huì)影響精度。我們將在本文中解釋和探討深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞識(shí)別的潛力。關(guān)鍵詞識(shí)別
      2021-07-26 09:46:37

      圖像預(yù)處理和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理的簡(jiǎn)要介紹

      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

      在xr806板子上如何實(shí)現(xiàn)用ncnn跑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)mnis呢

      在xr806板子上如何實(shí)現(xiàn)用ncnn跑神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)mnis呢？
      2021-12-28 06:51:07

      基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制

      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，可以通過對(duì)系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
      2021-09-07 07:43:47

      基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)

      基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)
      2018-01-04 13:37:27

      基于Cortex-M處理器的高精度關(guān)鍵詞識(shí)別實(shí)現(xiàn)

      我們可以對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化，使之適配微控制器的內(nèi)存和計(jì)算限制范圍，并且不會(huì)影響精度。我們將在本文中解釋和探討深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞識(shí)別的潛力。關(guān)鍵詞識(shí)別
      2019-07-23 06:59:07

      基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估及局限性

      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(píng)估及局限性
      2021-04-30 06:58:13

      基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)

      基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)
      2018-01-04 13:38:52

      基于三層前饋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像壓縮算法解析

      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

      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)以及與機(jī)器學(xué)習(xí)類似的其他問題方面已大獲成功。在當(dāng)前案例中,針對(duì)在 FPGA 上實(shí)現(xiàn) CNN 做一個(gè)可行性研究
      2019-06-19 07:24:41

      如何使用Arm CMSIS-DSP實(shí)現(xiàn)經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)庫

      用轉(zhuǎn)儲(chǔ)參數(shù)。它也解釋了如何距離函數(shù)可用于構(gòu)建聚類算法。 這些分類器可用于異常檢測(cè)、聲音分類和圖像識(shí)別。 它們將需要使用智能功能，例如信號(hào)處理鏈的輸出，以及理解領(lǐng)域，并且將使用比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更少的類
      2023-08-02 07:12:59

      如何使用STM32F4+MPU9150實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手勢(shì)？

      如何使用STM32F4+MPU9150實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別手勢(shì)？
      2021-11-19 07:06:48

      如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

      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SoPC實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)速度控制器？

      不確定因素影響，并且隨著可編程片上系統(tǒng)SoPC和大規(guī)?，F(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列FPGA的出現(xiàn)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的硬件實(shí)現(xiàn)提供了新的載體。
      2019-08-12 06:25:35

      如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

      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

      如何用ARM和FPGA搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器通信方案？

      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

      如何設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮算法？

      (Digital Signal Processor)相比，現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(Field Programma-ble Gate Array，F(xiàn)PGA)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)上更具優(yōu)勢(shì)。DSP處理器在處理時(shí)采用指令順序執(zhí)行
      2019-08-08 06:11:30

      如何進(jìn)行高效的時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

      引入了圖采樣，以進(jìn)一步加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練并減少通信開銷?；谏鲜?b class="flag-6" style="color: red">通信縮減策略，本文提出了時(shí)序圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)T-GCN。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，T-GCN實(shí)現(xiàn)了最高7.9倍的整體性能提升。在圖采樣性能上，本文提出的線段二分搜索采樣算法能夠實(shí)現(xiàn)最高38.8倍的采樣性能提升。原作者：追求卓越的Baihai IDP
      2022-09-28 10:37:20

      嵌入式中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)資料分享

      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

      應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬污水生物處理

      應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬污水生物處理（1.浙江工業(yè)大學(xué)建筑工程學(xué)院, 杭州 310014; 2.鎮(zhèn)江水工業(yè)公司排水管理處，鎮(zhèn)江 212003）摘要：針對(duì)復(fù)雜的非線性污水生物處理過程，開發(fā)了徑向基函數(shù)的人
      2009-08-08 09:56:00

      怎么解決人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行數(shù)據(jù)處理的問題

      本文提出了一個(gè)基于FPGA 的信息處理的實(shí)例：一個(gè)簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Verilog 語言描述，該數(shù)據(jù)流采用模塊化的程序設(shè)計(jì)，并考慮了模塊間數(shù)據(jù)傳輸信號(hào)同 步的問題，有效地解決了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行數(shù)據(jù)處理的問題。
      2021-05-06 07:22:07

      怎么設(shè)計(jì)ARM與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的通信方案？

      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(chǎng)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

      求利用LABVIEW 實(shí)現(xiàn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序

      誰有利用LABVIEW 實(shí)現(xiàn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序?。ㄎ矣玫陌姹臼?.6的 ）
      2012-11-26 14:54:59

      求助基于labview的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制

      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(qǐng)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

      求助大神關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題

      求助大神 小的現(xiàn)在有個(gè)難題： 一組車重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)一個(gè)車重的最終數(shù)值（一個(gè)一維數(shù)組輸入對(duì)應(yīng)輸出一個(gè)數(shù)值） 這其中可能經(jīng)過均值、方差、去掉N個(gè)最大值、、、等等的計(jì)算 我的目的就是弄清楚這個(gè)中間計(jì)算過程 最近實(shí)在想不出什么好辦法就打算試試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 請(qǐng)教大神用什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
      2016-07-14 13:35:44

      求基于labview的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)過程

      求高手，基于labview的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實(shí)現(xiàn)過程，最好有程序哈，謝謝！！
      2012-12-10 14:55:50

      用FPGA去實(shí)現(xiàn)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)

      和中間結(jié)果需要存儲(chǔ)在外部存儲(chǔ)器中。并且數(shù)據(jù)迭代器會(huì)更加復(fù)雜。設(shè)計(jì)周期長(zhǎng)，AI相關(guān)領(lǐng)域迭代速度快，綜上以上幾點(diǎn)，可以很容易給你們指引一條道路?！　∧壳爸髁鞯慕鉀Q方案就是使用通用或?qū)Ｓ?b class="flag-6" style="color: red">處理器來做控制工作
      2022-10-24 16:10:50

      簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)

      最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
      2019-09-11 11:57:36

      脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在FPGA上的實(shí)現(xiàn)誰會(huì)？

      脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PCNN）在FPGA上的實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類功能，有報(bào)酬。QQ470345140.
      2013-08-25 09:57:14

      請(qǐng)問一下fpga加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么要用arm核呢

      請(qǐng)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

      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

      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

      隱藏技術(shù): 一種基于前沿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的新型人工智能處理器

      隱藏技術(shù): 一種基于前沿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的新型人工智能處理器 Copy東京理工大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種名為“ Hiddenite”的新型加速器芯片，該芯片可以在計(jì)算稀疏“隱藏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”時(shí)達(dá)到最高的精度
      2022-03-17 19:15:13

      基于ARM與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器的存儲(chǔ)體的數(shù)據(jù)交換的通信方案

      首先介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型和算法以及FPGA的實(shí)現(xiàn)，并通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分析設(shè)計(jì)了FPGA端的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。然后分析了ARM端和FPGA端各自的功能，在此基礎(chǔ)上把兩者結(jié)合在一起，設(shè)計(jì)了一種利用ARM的ZDMA方式相互通信的方案。
      2017-11-17 14:56:251457

      一種基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實(shí)現(xiàn)方案詳解

      人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制、模式識(shí)別、圖像處理等領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛。在進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究時(shí)，人們可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型或算法在通用的計(jì)算機(jī)上軟件編程實(shí)現(xiàn)，但很多時(shí)間浪費(fèi)在分析指令、讀出寫入數(shù)據(jù)等，其實(shí)現(xiàn)效率
      2018-09-30 16:14:5513397

      英特爾Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練處理器正式發(fā)布

      英特爾今天在北京發(fā)布了他們最新推出的英特爾Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NNP）和下一代英特爾Movidius Myriad視覺處理單元（VPU）。
      2019-11-26 16:54:163552

      用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理1

      有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜！『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺得很高大上，但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。 這篇文章完全是為新手準(zhǔn)備的。我們會(huì)通過用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。本文的脈絡(luò)是：
      2023-02-27 15:05:34451

      用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理2

      有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜！『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺得很高大上，但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。 這篇文章完全是為新手準(zhǔn)備的。我們會(huì)通過用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。本文的脈絡(luò)是：
      2023-02-27 15:06:13377

      用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理3

      有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜！『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺得很高大上，但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。 這篇文章完全是為新手準(zhǔn)備的。我們會(huì)通過用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。本文的脈絡(luò)是：
      2023-02-27 15:06:18467

      用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理4

      有個(gè)事情可能會(huì)讓初學(xué)者驚訝：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并不復(fù)雜！『神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)』這個(gè)詞讓人覺得很高大上，但實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法要比人們想象的簡(jiǎn)單。 這篇文章完全是為新手準(zhǔn)備的。我們會(huì)通過用Python從頭實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。本文的脈絡(luò)是：
      2023-02-27 15:06:21443

      卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用來處理什么

      卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用來處理什么 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡(jiǎn)稱CNN）是一種在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域內(nèi)廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。相較于傳統(tǒng)
      2023-08-21 16:41:453485

      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。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，主要應(yīng)用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。
      2023-08-21 17:07:361860

      已全部加載完成