基于ARM芯片和FPGA的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種ARM與FPGA人工神經(jīng)網(wǎng)本文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(guò)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。
2015-08-10 10:54:51
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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)?b class="flag-6" style="color: red">數(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(mén)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 
1、ARM Cortex-M系列芯片神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理庫(kù)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(kù)，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)50例
2012-11-28 16:49:56
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Matlab程序
2009-09-15 12:52:24
大家有知道labview中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM的工具包是哪個(gè)嗎？求分享一下，有做這方面的朋友也可以交流一下，大家共同進(jìn)步
2017-10-13 11:41:43
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(jiǎn)介
2012-08-05 21:01:08
使用最為有利的系統(tǒng)。訓(xùn)練往往在線下通過(guò)基于 CPU 的系統(tǒng)、圖形處理器 (GPU) 或現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列 (FPGA) 來(lái)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
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
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(lèi)的方式去存儲(chǔ)和處理信息，于是他們開(kāi)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(méi)有得到廣泛的關(guān)注和應(yīng)用。幾十年來(lái)
2018-06-05 10:11:50
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。基于CMSIS-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
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
MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2013-07-08 15:17:13
請(qǐng)問(wèn)：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(méi)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(lèi)“這個(gè)范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
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(méi)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
本文提出了在μClinux操作系統(tǒng)下為嵌入式工業(yè)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器開(kāi)辟數(shù)據(jù)交換萄思想和解決方案。
2021-04-27 06:25:50
，并在屏幕上使用Qt綜合顯示小車(chē)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
，得到訓(xùn)練參數(shù)2、利用開(kāi)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
能在外界信息的基礎(chǔ)上改變內(nèi)部結(jié)構(gòu)，是一種自適應(yīng)系統(tǒng)，通俗的講就是具備學(xué)習(xí)功能。現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性統(tǒng)計(jì)性數(shù)據(jù)建模工具。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是給定輸入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)一系列計(jì)算之后，輸出最終結(jié)果。這好比人的大腦
2019-03-03 22:10:19
小車(chē)運(yùn)動(dòng)的控制信號(hào)，實(shí)現(xiàn)小車(chē)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(pán)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(pán)控制全部由Zynq FPGA
2019-03-02 23:10:52
指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)新知識(shí)的同時(shí)要保持對(duì)之前學(xué)習(xí)的知識(shí)的記憶，而不是狗熊掰棒子SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)型的無(wú)監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能將高維輸入數(shù)據(jù)映射到低維空間（通常為二維），同時(shí)保持輸入數(shù)據(jù)在高維空間
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
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識(shí)過(guò)程而開(kāi)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(guò)程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”，通過(guò)不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在傳感器數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用針對(duì)壓力傳感器對(duì)溫度的交叉靈敏度,采用BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理,消除溫度對(duì)壓力傳感器的影響,大大提高了傳感器的穩(wěn)定性及其精度,效果良好。關(guān)鍵詞
2009-08-11 20:23:46
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類(lèi)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(wèn)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)課件
2016-06-19 10:15:48
簡(jiǎn)單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-08-20 12:05:29
優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法有哪些？
2022-09-06 09:52:36
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)的區(qū)別
2019-06-06 14:21:42
分享一款不錯(cuò)哦實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)交換處理器設(shè)計(jì)案例
2021-05-21 06:59:58
速度增長(zhǎng)，需要新的硬件和軟件創(chuàng)新來(lái)繼續(xù)平衡內(nèi)存，計(jì)算效率和帶寬。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 的訓(xùn)練對(duì)于 AI 能力的持續(xù)提升至關(guān)重要，今天標(biāo)志著這一演變的激動(dòng)人心的一步，Arm、英特爾和 NVIDIA 聯(lián)合
2022-09-15 15:15:46
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(guò)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給服務(wù)器做inference（推理），結(jié)果再通過(guò)網(wǎng)絡(luò)返回給設(shè)備端。如今越來(lái)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(duì)于這些非常中肯的問(wèn)題，我們似乎可以給出相對(duì)簡(jiǎn)明的答案。
2019-07-17 07:21:50
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的第一次浪潮。1969 年美國(guó)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(lèi)問(wèn)題，最簡(jiǎn)單的異或問(wèn)題都無(wú)法正確分類(lèi)，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)的優(yōu)點(diǎn)
2020-05-05 18:12:50
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
模型。第 3 部分將研究使用專用 AI 微控制器測(cè)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(wèn)題。雖然有許多網(wǎng)絡(luò)類(lèi)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
反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2020-04-28 08:36:58
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
為提升識(shí)別準(zhǔn)確率，采用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)Mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。整體處理過(guò)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(guò)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
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識(shí)
2018-01-04 13:37:27
FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問(wèn)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)
2018-01-04 13:38:52
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
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
某人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FPGA處理器能夠?qū)?b class="flag-6" style="color: red">數(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(mén)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
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(shì)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(hào)處理器DSP
2019-08-08 06:11:30
訓(xùn)練過(guò)程與數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程進(jìn)行流水線化處理。具體來(lái)說(shuō)，我們將GPU的顯存劃分為三部分：第一部分存儲(chǔ)固定的數(shù)據(jù)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以及源點(diǎn)的特征向量），第二部分存儲(chǔ)當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)（ 包括邊數(shù)據(jù)和匯點(diǎn)
2022-09-28 10:37:20
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（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(guò)程，開(kāi)發(fā)了徑向基函數(shù)的人
2009-08-08 09:56:00
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(yǔ)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(wèn)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(wèn)題。
2021-05-06 07:22:07
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)?b class="flag-6" style="color: red">數(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(mén)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
有提供編寫(xiě)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)程序服務(wù)的嗎？
2011-12-10 13:50:46
的設(shè)計(jì)。該高速存儲(chǔ)器能夠?qū)崿F(xiàn)多核處理器間的數(shù)據(jù)交換，同時(shí)占用較小的電路面積。相比傳統(tǒng)的多核處理器數(shù)據(jù)交換方式，本設(shè)計(jì)可以更好地提升系統(tǒng)性能。
2021-02-23 07:12:38
求助地震波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，共同交流??！
2013-05-11 08:14:19
小女子做基于labview的蒸發(fā)過(guò)程中液位的控制，想使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制，請(qǐng)問(wèn)這個(gè)控制方法可以嗎？有誰(shuí)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 小的現(xiàn)在有個(gè)難題： 一組車(chē)重實(shí)時(shí)數(shù)據(jù) 對(duì)應(yīng)一個(gè)車(chē)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(guò)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(guò)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
我們這塊板子是用于圖像高速處理，ARM與FPGA進(jìn)行高速的數(shù)據(jù)交換，設(shè)計(jì)想法是在ARM與FPGA之間設(shè)計(jì)一塊兒存儲(chǔ)體作為二者之間通信的數(shù)據(jù)緩存?？墒?b class="flag-6" style="color: red">ARM的外部存儲(chǔ)的控制只有2個(gè)，一個(gè)是DDR用于
2018-05-15 01:53:19
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。 目前主流的解決方案就是使用通用或?qū)Ｓ?b class="flag-6" style="color: red">處理器來(lái)做控制工作
2022-10-24 16:10:50
最簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-09-11 11:57:36
在8086的微計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中，存儲(chǔ)器是如何組織的？是如何與處理器總線連接的？BHE信號(hào)起什么作用？簡(jiǎn)述主機(jī)與外設(shè)進(jìn)行數(shù)據(jù)交換的幾種常用方式？
2021-09-27 06:49:01
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(lèi)功能，有報(bào)酬。QQ470345140.
2013-08-25 09:57:14
請(qǐng)問(wèn)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
視覺(jué)任務(wù)中，并取得了巨大成功。然而，由于存儲(chǔ)空間和功耗的限制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在嵌入式設(shè)備上的存儲(chǔ)與計(jì)算仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。前面幾篇介紹了如何在嵌入式AI芯片上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：【嵌入式AI開(kāi)發(fā)】篇五|實(shí)戰(zhàn)篇一：STM32cubeIDE上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之pytorch搭建指紋識(shí)別模型.onnx...
2021-12-14 07:35:25
專門(mén)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 Copy東京理工大學(xué)的研究人員開(kāi)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
`將非局部計(jì)算作為獲取長(zhǎng)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(zhǎng)時(shí)記憶（long-range dependency）至關(guān)重要。對(duì)于序列數(shù)據(jù)（例如語(yǔ)音、語(yǔ)言），遞歸運(yùn)算
2018-11-12 14:52:50
什么是數(shù)據(jù)交換技術(shù)
數(shù)據(jù)交換技術(shù)主要是電路交換、分組交換和 ATM （異步傳送）。電路交換是通過(guò)交換節(jié)點(diǎn)在一對(duì)站點(diǎn)之間建立專用通信通道而進(jìn)行直接通信的方式。分
2009-06-17 08:11:084465 一個(gè)大型復(fù)雜系統(tǒng)往往有多個(gè)處理器，處理器間要協(xié)同工作依必須交換數(shù)據(jù)。給出基于存儲(chǔ)體共享的處理器交換數(shù)據(jù)的三種方法，即：基于雙口RAM 的方法、基于單向或雙向FIFO 的方法、
2011-07-18 15:27:21
39 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模糊理論同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的產(chǎn)物，它匯集了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論的優(yōu)點(diǎn)，集學(xué)習(xí)、聯(lián)想、識(shí)別、信息處理于一體。
2017-12-29 14:40:4047540 
為了評(píng)估上述每個(gè)測(cè)試配置的性能，我制定的測(cè)試方案如下：使用相同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。也就是一個(gè)有 3 個(gè)卷積層和2個(gè)全連接層且在頂層帶有Softmax的小型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-01-24 11:25:442333 
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(jué)處理單元（VPU）。
2019-11-26 16:54:163552 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(lái)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 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(lèi)。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 一種基于MCU的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在線更新方案之數(shù)據(jù)處理篇
2023-10-17 18:06:47301 
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