相比GPU和GPP，FPGA在滿足深度學(xué)習(xí)的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計(jì)算的能力和高效的能耗，FPGA將在一般的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒(méi)有的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，算法
2016-07-28 12:16:38
7349 分布式深度學(xué)習(xí)框架中，包括數(shù)據(jù)/模型切分、本地單機(jī)優(yōu)化算法訓(xùn)練、通信機(jī)制、和數(shù)據(jù)/模型聚合等模塊?，F(xiàn)有的算法一般采用隨機(jī)置亂切分的數(shù)據(jù)分配方式，隨機(jī)優(yōu)化算法（例如隨機(jī)梯度法）的本地訓(xùn)練算法，同步或者異步通信機(jī)制，以及參數(shù)平均的模型聚合方式。
2018-07-09 08:48:2213608 
深度學(xué)習(xí)在科學(xué)計(jì)算中獲得了廣泛的普及，其算法被廣泛用于解決復(fù)雜問(wèn)題的行業(yè)。所有深度學(xué)習(xí)算法都使用不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)執(zhí)行特定任務(wù)。
2024-01-03 10:28:21460 
和知識(shí)引導(dǎo)的模型和方法，是人工智能下一步發(fā)展面臨主要挑戰(zhàn)之一。本報(bào)告將匯報(bào)對(duì)這一挑戰(zhàn)問(wèn)題的若干思考以及在知識(shí)圖譜構(gòu)建、Q-A問(wèn)答和序列學(xué)習(xí)等方面的一些研究工作?！ ?、報(bào)告題目：腦啟發(fā)計(jì)算 報(bào) 告 人
2017-03-22 17:16:00
，這使得它比一般處理器更高效。但是，很難對(duì) FPGA 進(jìn)行編程，Larzul 希望通過(guò)自己公司開(kāi)發(fā)的新平臺(tái)解決這個(gè)問(wèn)題。
專業(yè)的人工智能硬件已經(jīng)成為了一個(gè)獨(dú)立的產(chǎn)業(yè)，但對(duì)于什么是深度學(xué)習(xí)算法的最佳
2024-03-21 15:19:45
具有深度學(xué)習(xí)模型的嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序帶來(lái)了巨大的好處。深度學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)已經(jīng)改變了各個(gè)行業(yè)的企業(yè)和組織。深度學(xué)習(xí)模型可以幫助實(shí)現(xiàn)工業(yè)流程自動(dòng)化，進(jìn)行實(shí)時(shí)分析以做出決策，甚至可以預(yù)測(cè)預(yù)警。這些AI
2021-10-27 06:34:15
一：深度學(xué)習(xí)DeepLearning實(shí)戰(zhàn)時(shí)間地點(diǎn)：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)核心技術(shù)實(shí)戰(zhàn)時(shí)間地點(diǎn)： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報(bào)到 授課三天；提前環(huán)境部署 電腦
2021-01-09 17:01:54
方法方面的最新進(jìn)展，目的是發(fā)現(xiàn)研究差距并提出進(jìn)一步的改進(jìn)建議。在簡(jiǎn)要介紹了幾種深度學(xué)習(xí)模型之后，我們回顧并分析了使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行故障檢測(cè)，診斷和預(yù)后的應(yīng)用。該調(diào)查驗(yàn)證了深度學(xué)習(xí)對(duì)PHM中各種類型的輸入
2021-07-12 06:46:47
深度學(xué)習(xí)常用模型有哪些？深度學(xué)習(xí)常用軟件工具及平臺(tái)有哪些？深度學(xué)習(xí)存在哪些問(wèn)題？
2021-10-14 08:20:47
時(shí)間安排大綱具體內(nèi)容實(shí)操案例三天關(guān)鍵點(diǎn)1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程2.馬爾可夫決策過(guò)程3.動(dòng)態(tài)規(guī)劃4.無(wú)模型預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)5.無(wú)模型控制學(xué)習(xí)6.價(jià)值函數(shù)逼近7.策略梯度方法8.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)-DQN算法系列9.
2022-04-21 14:57:39
深度融合模型的特點(diǎn)，背景深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練完成之后，部署并應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境的這一步至關(guān)重要，畢竟訓(xùn)練出來(lái)的模型不能只接受一些公開(kāi)數(shù)據(jù)集和榜單的檢驗(yàn)，還需要在真正的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下創(chuàng)造價(jià)值，不能只是為了PR而
2021-07-16 06:08:20
1、如何在生產(chǎn)中部署基于嵌入的機(jī)器學(xué)習(xí)模型 由于最近大量的研究，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能在過(guò)去幾年里有了顯著的提高。雖然這些改進(jìn)的模型開(kāi)辟了新的可能性，但是它們只有在可以部署到生產(chǎn)應(yīng)用中時(shí)才開(kāi)始提供真正
2022-11-02 15:09:52
什么”。從根本上講，機(jī)器學(xué)習(xí)是運(yùn)用算法從原始數(shù)據(jù)中提取信息，并用某種類型的模型進(jìn)行表示，然后使用該模型對(duì)一些尚未用模型表示的其他數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行推斷。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是機(jī)器學(xué)習(xí)各類模型中的其中一類，并且已經(jīng)存在了至少
2019-03-07 20:17:28
Mali GPU 支持tensorflow或者caffe等深度學(xué)習(xí)模型嗎？ 好像caffe2go和tensorflow lit可以部署到ARM，但不知道是否支持在GPU運(yùn)行？我希望把訓(xùn)練
2022-09-16 14:13:01
著手，使用Nanopi2部署已訓(xùn)練好的檢測(cè)模型，例如硅谷電視劇的 Not Hotdog 檢測(cè)器應(yīng)用，會(huì)在復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)歷程中有些成就感。 目前已有幾十種流行的深度學(xué)習(xí)算法庫(kù)，參考網(wǎng)址：https
2018-06-04 22:32:12
，這比較類似于人腦的運(yùn)行方式，獲得更多數(shù)據(jù)后，準(zhǔn)確度也會(huì)越來(lái)越高。TIDL（TI Deep LearningLibrary） 是TI平臺(tái)基于深度學(xué)習(xí)算法的軟件生態(tài)系統(tǒng)，可以將一些常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)算法模型
2022-11-03 06:53:11
， 是因?yàn)檫@些算法給其他領(lǐng)域提供了很多參考和借鑒意義。比如本文討論的缺陷檢測(cè)， 上面的很多網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，以及方法都給了我們很多的啟發(fā)，我們?cè)谠O(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的時(shí)候，配合自己在產(chǎn)線部署的硬件性能，設(shè)計(jì)適合項(xiàng)目
2021-05-10 22:33:46
標(biāo)注產(chǎn)品后通過(guò)訓(xùn)練平臺(tái)完成模型訓(xùn)練經(jīng)過(guò)少量樣品訓(xùn)練得到測(cè)試結(jié)果，表明深度學(xué)習(xí)對(duì)傳統(tǒng)視覺(jué)算法比較棘手的缺陷檢測(cè)方面，能簡(jiǎn)單粗暴的解決問(wèn)題，后續(xù)就是增加缺陷樣品的收集，標(biāo)注，以及模型的訓(xùn)練。龍哥手把手教
2020-08-16 18:12:01
算法。其編程特點(diǎn)是上手快，開(kāi)發(fā)效率高，兼容性強(qiáng)，能快速調(diào)用c++，c#等平臺(tái)的dll類庫(kù)。如何將labview與深度學(xué)習(xí)結(jié)合起來(lái)，來(lái)解決視覺(jué)行業(yè)越來(lái)越復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景所遇到的困難。下面以開(kāi)關(guān)面板為例講解
2020-07-23 20:33:10
本帖最后由 wcl86 于 2021-9-9 10:39 編輯
`labview調(diào)用深度學(xué)習(xí)tensorflow模型非常簡(jiǎn)單，效果如下，附上源碼和訓(xùn)練過(guò)的模型：[hide][/hide
2021-06-03 16:38:25
學(xué)習(xí)平臺(tái)以及業(yè)界常用的深度學(xué)習(xí)引擎，免除企業(yè)自己搭建深度學(xué)習(xí)平臺(tái)之苦?！ ⊥瑫r(shí)，華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)，內(nèi)置大量基于開(kāi)源數(shù)據(jù)集訓(xùn)練好的模型，并支持模型選擇自動(dòng)化。用戶在進(jìn)行企業(yè)自己的模型訓(xùn)練時(shí)，只需要
2018-08-02 20:44:09
摘要： 阿里FPGA云服務(wù)器平臺(tái)FaaS（FPGA as a Service）在云端提供統(tǒng)一硬件平臺(tái)與中間件，可大大降低加速器的開(kāi)發(fā)與部署成本。普惠開(kāi)發(fā)者FPGA (現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列)由于其硬件并行
2018-05-17 20:17:46
框架和最新的模型，能夠執(zhí)行不同的深度學(xué)習(xí)任務(wù)· 提供一系列全面的預(yù)先優(yōu)化模型，這些模型現(xiàn)已就緒，可隨時(shí)部署在 Xilinx 器件上。您可以找到最相似的模型，開(kāi)始針對(duì)您的應(yīng)用重新訓(xùn)練！· 提供功能強(qiáng)大
2020-12-03 19:22:13
ARM A53處理器+GPU+FPGA的架構(gòu)，具有多核心處理能力、 FPGA可編程能能力以及視頻流硬件解碼能力等特點(diǎn)； 內(nèi)置了基于Linux操作系統(tǒng)+百度深度學(xué)習(xí)平臺(tái)-飛槳（Paddle） 定制的深度學(xué)習(xí)
2021-04-02 19:56:41
（FPGA）提供了另一個(gè)值得探究的解決方案。日漸流行的FPGA設(shè)計(jì)工具使其對(duì)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)常使用的上層軟件兼容性更強(qiáng)，使得FPGA更容易為模型搭建和部署者所用。FPGA架構(gòu)靈活，使得研究者能夠在諸如GPU
2018-08-13 09:33:30
都出現(xiàn)了重大突破。深度學(xué)習(xí)是這些領(lǐng)域中所最常使用的技術(shù)，也被業(yè)界大為關(guān)注。然而，深度學(xué)習(xí)模型需要極為大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，只有更好的硬件加速條件，才能滿足現(xiàn)有數(shù)據(jù)和模型規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)大的需求?！ ?FPGA
2019-10-10 06:45:41
python編程語(yǔ)言的前提下，使用labview訓(xùn)練和部署深度學(xué)習(xí)模型，并配備相關(guān)案例視頻以及源碼。適用人群：1、適用于工業(yè)自動(dòng)化行業(yè)從業(yè)者利用labview或者C#進(jìn)行深度學(xué)習(xí)應(yīng)用；2、適用于plc
2020-11-27 11:19:37
）和網(wǎng)絡(luò)修剪，正在積極研究中，這些方法與 FPGA 非常兼容。也有FPGA供應(yīng)商發(fā)布高速深度學(xué)習(xí)IP，以及配備適合深度學(xué)習(xí)計(jì)算的硬件的SoC型FPGA等利好因素。深度學(xué)習(xí)與FPGA的實(shí)際應(yīng)用還有很長(zhǎng)的路
2023-02-17 16:56:59
介紹在STM32cubeIDE上部署AI模型的系列教程，開(kāi)發(fā)板型號(hào)STM32H747I-disco，值得一看。MCUAI原文鏈接:【嵌入式AI開(kāi)發(fā)】篇四|部署篇：STM32cubeIDE上部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之模型部署
2021-12-14 09:05:03
。比如本文討論的缺陷檢測(cè)， 上面的很多網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，以及方法都給了我們很多的啟發(fā)，我們?cè)谠O(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的時(shí)候，配合自己在產(chǎn)線部署的硬件性能，設(shè)計(jì)適合項(xiàng)目的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。當(dāng)然，深度學(xué)習(xí)的方法用來(lái)檢測(cè)，也有自己的很多
2020-08-10 10:38:12
ModelSim/Questa,收集代 碼覆蓋率數(shù)據(jù)，以對(duì)生成的代碼加以全面分析。使用FPGA在環(huán)仿真加速驗(yàn)證使用系統(tǒng)級(jí)仿真和HDL協(xié)同仿真驗(yàn)證DDC算法之后，便可以立即在FPGA目標(biāo)平臺(tái)上部署DDC
2020-05-04 07:00:00
1、在Arm虛擬硬件上部署PP-PicoDet模型 經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)工程是從確認(rèn)任務(wù)目標(biāo)開(kāi)始的，我們首先來(lái)簡(jiǎn)單地介紹一下目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)以及本期部署實(shí)戰(zhàn)課程中我們所使用的工具和平臺(tái)。 目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)
2022-09-16 14:42:09
1、在Arm虛擬硬件上部署PP-PicoDet模型 經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)工程是從確認(rèn)任務(wù)目標(biāo)開(kāi)始的，我們首先來(lái)簡(jiǎn)單地介紹一下目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)以及本期部署實(shí)戰(zhàn)課程中我們所使用的工具和平臺(tái)?！ ∧繕?biāo)檢測(cè)任務(wù)
2022-09-23 15:02:59
的Pytorch 模型通過(guò)模型轉(zhuǎn)換工具轉(zhuǎn)換為V853 NPU所能運(yùn)行的NB模型，模型的推理在NPU上進(jìn)行。系統(tǒng)的整體運(yùn)行過(guò)程分為前處理、模型推理、后處理與UI顯示四大部分。
本系統(tǒng)所采用的深度學(xué)習(xí)算法
2024-03-04 10:15:03
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
有很多方法可以將經(jīng)過(guò)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
我有一個(gè)嬰兒哭聲檢測(cè) tflite (tensorflow lite) 文件，其中包含模型本身。我如何將此模型部署到 MIMXRT1064-evk 以通過(guò) MCUXpresso IDE 運(yùn)行推理。你能推薦一些用于嬰兒哭聲檢測(cè)的教程和輸入數(shù)據(jù)集嗎？
2023-04-06 06:24:55
基于嵌入式平臺(tái)與深度學(xué)習(xí)的智能氣象監(jiān)測(cè)儀器設(shè)計(jì)方案一、概述二、整體框架三、人工智能部分：四、嵌入式部分4.1安卓主控4.2協(xié)處理器五、人機(jī)交互一、概述以目前常見(jiàn)移動(dòng)設(shè)備的存儲(chǔ)和計(jì)算能力，是不可能實(shí)現(xiàn)
2021-11-09 09:14:46
學(xué)習(xí)編譯器。它主要用于解決在廣泛的硬件目標(biāo)上部署各種深度學(xué)習(xí)框架的適應(yīng)性問(wèn)題。如圖 5 所示，TVM 編譯器接受由經(jīng)典深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架（如PaddlePaddle）編寫的模型。然后將這些模型轉(zhuǎn)換為可以在
2022-09-02 14:48:31
何基于RK3399Pro搭建開(kāi)發(fā)環(huán)境、訓(xùn)練模型，以及進(jìn)行模型的推理和部署，實(shí)踐內(nèi)容涵蓋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)音識(shí)別等經(jīng)典算法的應(yīng)用。此外，本書包含了大量的深度學(xué)習(xí)案例，讀者可以通過(guò)簡(jiǎn)單的命令
2023-02-16 14:24:49
、LSTM以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)等算法在內(nèi)的應(yīng)用加速平臺(tái)和完整的生態(tài)系統(tǒng)。深度學(xué)習(xí)包含兩個(gè)計(jì)算環(huán)節(jié)，即線下訓(xùn)練和線上推理環(huán)節(jié)。GPU在深度學(xué)習(xí)算法模型訓(xùn)練上非常高效，但在推理時(shí)，一次性只能對(duì)于一個(gè)輸入項(xiàng)進(jìn)行
2021-09-17 17:08:32
如何去設(shè)計(jì)一款合理的電子硬件解決方案，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)有效的大規(guī)模生產(chǎn)與部署？怎樣去驗(yàn)證可部署目標(biāo)硬件與軟件算法模型之間的算法性能一致性？System Generator是什么?有什么功能？
2021-04-08 06:25:48
經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹章節(jié)目標(biāo)：機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要技術(shù)之一，詳細(xì)了解機(jī)器學(xué)習(xí)的原理、機(jī)制和方法，為學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)與遷移學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。二、深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介與經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組件簡(jiǎn)介
2022-04-28 18:56:07
對(duì)FPGA進(jìn)行編程或部署到ASIC。但是，如果Native Floating-Point超出了您的資源預(yù)算，有幾種方法可以減少資源使用，如下所示：使用HDL編碼器優(yōu)化：資源共享和其他算法級(jí)優(yōu)化支持本機(jī)浮點(diǎn)
2018-09-11 21:59:16
平臺(tái)三．XNN深度學(xué)習(xí)算法一．業(yè)務(wù)背景業(yè)務(wù)場(chǎng)景和機(jī)器學(xué)習(xí)的問(wèn)題業(yè)務(wù)場(chǎng)景主要包括三個(gè)方面：（1）搜索：比如用戶在淘寶中輸入檢索詞，網(wǎng)站則會(huì)展示出相應(yīng)寶貝信息的場(chǎng)景。（2）廣告：包括搜索廣告，精準(zhǔn)定向廣告
2018-04-24 16:43:39
FPGA是深度學(xué)習(xí)的未來(lái)，學(xué)習(xí)資料，感興趣的可以看看。
2016-10-26 15:29:04
0 由NSF資助的一個(gè)研究項(xiàng)目，目前正在研究如何使用RDMA高性能連接器將深度學(xué)習(xí)算法在FPGA和跨系統(tǒng)之間運(yùn)行；另一個(gè)由Andrew Ng和兩個(gè)超算專家牽頭的項(xiàng)目，則希望把模型放在超級(jí)計(jì)算機(jī)上，給它們一個(gè)Python接口。
2017-02-10 16:32:30744 關(guān)于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的介紹，包含有對(duì)幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的詳細(xì)描述
2017-07-10 16:49:124 由騰訊云基礎(chǔ)產(chǎn)品中心、騰訊架構(gòu)平臺(tái)部組成的騰訊云FPGA聯(lián)合團(tuán)隊(duì)，在這里介紹國(guó)內(nèi)首款FPGA云服務(wù)器的工程實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法（AlexNet），討論深度學(xué)習(xí)算法FPGA硬件加速平臺(tái)的架構(gòu)
2017-11-15 20:20:082468 針對(duì)場(chǎng)景標(biāo)注中如何產(chǎn)生良好的內(nèi)部視覺(jué)信息表達(dá)和有效利用上下文語(yǔ)義信息兩個(gè)至關(guān)重要的問(wèn)題，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的多尺度深度網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督模型。與傳統(tǒng)多尺度方法不同，模型主要由兩個(gè)深度卷積網(wǎng)絡(luò)組成：首先網(wǎng)絡(luò)
2017-11-28 14:22:100 為提高光伏出力的預(yù)測(cè)精度，提出了一種改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法的光伏出力預(yù)測(cè)方法。首先，針對(duì)傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)算法采用批量梯度下降（batch gradient descent，BGD）法訓(xùn)練模型參數(shù)速度慢
2017-12-17 10:42:458 中科視拓董事長(zhǎng)山世光研究員，在2017鈦媒體T-EDGE年度國(guó)際盛典上，談深度學(xué)習(xí)生產(chǎn)線、以及中科視拓通用深度學(xué)習(xí)算法平臺(tái)SeeTaaS。
2017-12-26 13:41:374266 的一個(gè)主要挑戰(zhàn)．提出一種精細(xì)隨機(jī)塊模型及其快速學(xué)習(xí)算法，該學(xué)習(xí)方法基于提出的模型與最小消息長(zhǎng)度推導(dǎo)出一個(gè)新成本函數(shù)，利用期望最大化參數(shù)估計(jì)方法，實(shí)現(xiàn)了邊評(píng)價(jià)模型邊估計(jì)參數(shù)的并行學(xué)習(xí)策略。以此方式顯著降低隨機(jī)塊模
2018-01-09 18:20:041 模型驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域一系列困難問(wèn)題上取得了突破性成功應(yīng)用。
2018-01-24 11:30:134607 
幾乎所有深度學(xué)習(xí)的研究者都在使用GPU，但是對(duì)比深度學(xué)習(xí)硬鑒方案，ASIC、FPGA、GPU三種究竟哪款更被看好？主要是認(rèn)清對(duì)深度學(xué)習(xí)硬件平臺(tái)的要求。
2018-02-02 15:21:4010203 
本文將主要介紹深度學(xué)習(xí)模型在美團(tuán)平臺(tái)推薦排序場(chǎng)景下的應(yīng)用和探索。
2018-04-02 09:35:246070 近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)在圖像視覺(jué)領(lǐng)域的發(fā)展，一類基于單純的深度學(xué)習(xí)模型的點(diǎn)云目標(biāo)檢測(cè)方法被提出和應(yīng)用，本文將詳細(xì)介紹其中一種模型——SqueezeSeg，并且使用ROS實(shí)現(xiàn)該模型的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)。
2018-11-05 16:47:2917180 具體來(lái)看，對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，模型的表現(xiàn)先是遵循冪定律（power law），之后趨于平緩；而對(duì)于深度學(xué)習(xí)，該問(wèn)題還在持續(xù)不斷地研究中，不過(guò)圖一為目前較為一致的結(jié)論，即隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長(zhǎng)，深度
2019-05-05 11:03:315747 目前在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域分類兩個(gè)派別，一派為學(xué)院派，研究強(qiáng)大、復(fù)雜的模型網(wǎng)絡(luò)和實(shí)驗(yàn)方法，為了追求更高的性能；另一派為工程派，旨在將算法更穩(wěn)定、高效的落地在硬件平臺(tái)上，效率是其追求的目標(biāo)。復(fù)雜的模型固然具有
2019-06-08 17:26:004836 
本文從硬件加速的視角考察深度學(xué)習(xí)與FPGA，指出有哪些趨勢(shì)和創(chuàng)新使得這些技術(shù)相互匹配，并激發(fā)對(duì)FPGA如何幫助深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展的探討。
2019-06-28 17:31:466529 微軟發(fā)布了 Project Brainwave，一個(gè)基于 FPGA 的低延遲深度學(xué)習(xí)云平臺(tái)。微軟官方測(cè)評(píng)顯示，當(dāng)使用英特爾的 Stratix 10 FPGA，Brainwave 不需要任何
2019-07-03 14:58:52883 現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)始走向應(yīng)用，因此我們需要把深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和模型部署到一些硬件上，而現(xiàn)有一些模型的參數(shù)量由于過(guò)大，會(huì)導(dǎo)致在一些硬件上的運(yùn)行速度很慢，所以我們需要對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行小型化處理。
2020-01-28 17:40:003657 
的軟件部署方法（2）針對(duì)MPSOC FPGA平臺(tái)的YOLOV-V3算法和相關(guān)接口的硬件實(shí)現(xiàn)和部署流程。 主要指標(biāo) （1）FPGA硬件計(jì)算平臺(tái)為 RJIBI FACE系列板卡套件 （2）深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架
2020-05-19 10:22:5813976 （及Video Decode）的架構(gòu)，既具有多核處理能力、也有視頻流硬解碼處理能力，還具有FPGA的可編程的特點(diǎn)。內(nèi)置Linux 4.14.0系統(tǒng)和深度學(xué)習(xí)預(yù)裝環(huán)境，與百度大腦模型定制平臺(tái)（AIStudio、EasyDL、EasyEdge）深度打通，實(shí)現(xiàn)模型的訓(xùn)練、部署、推理等一站式服務(wù)。
2020-03-31 17:02:423388 百度飛槳是自主研發(fā)、開(kāi)源開(kāi)放、功能最完備的產(chǎn)業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，集深度學(xué)習(xí)核心框架、基礎(chǔ)模型庫(kù)、端到端開(kāi)發(fā)套件、工具組件和服務(wù)平臺(tái)于一體，包含完整的開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、推理的端到端深度學(xué)習(xí)AI模型開(kāi)發(fā)工具鏈。
2020-05-29 14:59:402667 更要命的是，我發(fā)現(xiàn)我一直都是在寫算法，從沒(méi)考慮過(guò)如何部署模型，也就是整天紙上談兵。所以我最近開(kāi)始學(xué)網(wǎng)絡(luò)知識(shí)，學(xué)習(xí)什么是客戶機(jī)服務(wù)器模式，學(xué)習(xí)flask，想把自己的模型部署到web服務(wù)器上。
2020-10-10 10:39:492566 決這個(gè)問(wèn)題，愛(ài)奇藝深度學(xué)習(xí)平臺(tái)團(tuán)隊(duì)經(jīng)過(guò)多個(gè)階段的優(yōu)化實(shí)踐，最后對(duì) TF Serving 和 TensorFlow 的源碼進(jìn)行深入優(yōu)化，將模型熱更新時(shí)的毛刺現(xiàn)象解決，本文將分享 TensorFlow
2020-12-17 16:48:473930 針對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法模型參數(shù)多、難以部署于嵌入式設(shè)備上的問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的孿生卷積網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤算法。設(shè)計(jì)一個(gè)非對(duì)稱卷積模塊來(lái)構(gòu)建整個(gè)網(wǎng)絡(luò)框架，通過(guò)非對(duì)稱卷積模塊的壓縮層減少模型
2021-03-11 10:41:0410 視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)（VQA）是以人眼的主觀質(zhì)量評(píng)估結(jié)果為依據(jù)，使用算法模型對(duì)失真視頻進(jìn)行評(píng)估。傳統(tǒng)的評(píng)估方法難以做到主觀評(píng)價(jià)結(jié)果與客觀評(píng)價(jià)結(jié)果相一致?；?b class="flag-6" style="color: red">深度學(xué)習(xí)的視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)方法無(wú)需加入手工特征，通過(guò)
2021-03-29 15:46:4081 今天給大家介紹一下FPGA上部署深度學(xué)習(xí)的算法模型的方法以及平臺(tái)。希望通過(guò)介紹，算法工程師在FPGA的落地上能“稍微”緩和一些，小白不再那么迷茫。阿chai最近在肝一個(gè)開(kāi)源的項(xiàng)目，等忙完了會(huì)給大家
2021-06-10 17:32:363141 結(jié)合基擴(kuò)展模型和深度學(xué)習(xí)的信道估計(jì)方法
2021-06-30 10:43:3962 本文大致介紹將深度學(xué)習(xí)算法模型移植到海思AI芯片的總體流程和一些需要注意的細(xì)節(jié)。海思芯片移植深度學(xué)習(xí)算法模型，大致分為模型轉(zhuǎn)換，...
2022-01-26 19:42:3511 在本文中，我們開(kāi)發(fā)了一個(gè)深度學(xué)習(xí)（ DL ）模型審計(jì)框架。越來(lái)越多的人開(kāi)始關(guān)注 DL 模型中的固有偏見(jiàn)，這些模型部署在廣泛的環(huán)境中，并且有多篇關(guān)于部署前審核 DL 模型的必要性的新聞文章。我們的框架將這個(gè)審計(jì)問(wèn)題形式化，我們認(rèn)為這是在部署期間提高 DL 模型的安全性和道德使用的一個(gè)步驟。
2022-04-19 14:50:241083 
模型快速的部署到TI嵌入式平臺(tái)。 TDA4擁有TI最新一代的深度學(xué)習(xí)加速模塊C7x DSP與MMA矩陣乘法加速器，可以運(yùn)行TIDL進(jìn)行卷積等基本計(jì)算，從而快速地進(jìn)行前向推理，得到計(jì)算結(jié)果。 當(dāng)深度學(xué)習(xí)遇上TDA4，你的模型部署流程將變得簡(jiǎn)單，你的模型將高效地運(yùn)行在TDA4上。
2022-06-30 17:01:211741 
分享的內(nèi)容，部署模型需要考慮哪些問(wèn)題，考慮哪些步驟及現(xiàn)在常用的部署方法！ 今天內(nèi)容較多，感興趣的請(qǐng)收藏慢慢閱讀！
2022-12-01 11:30:361681 作者：凱魯嘎吉 來(lái)源：博客園 這篇文章對(duì)現(xiàn)有的深度聚類算法進(jìn)行全面綜述與總結(jié)?，F(xiàn)有的深度聚類算法大都由聚類損失與網(wǎng)絡(luò)損失兩部分構(gòu)成，博客從兩個(gè)視角總結(jié)現(xiàn)有的深度聚類算法，即聚類模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2022-12-30 11:15:08648 先大致講一下什么是深度學(xué)習(xí)中優(yōu)化算法吧，我們可以把模型比作函數(shù)，一種很復(fù)雜的函數(shù)：h(f(g(k(x))))，函數(shù)有參數(shù)，這些參數(shù)是未知的，深度學(xué)習(xí)中的“學(xué)習(xí)”就是通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)求解這些未知的參數(shù)。
2023-02-13 15:31:481016 
與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而大模型則是通過(guò)使用大量的模型來(lái)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)可以處理任何類型的數(shù)據(jù)，例如圖片、文本等等；但是這些數(shù)據(jù)很難用機(jī)器完成。大模型可以訓(xùn)練更多類別、多個(gè)級(jí)別的模型，因此可以處理更廣泛的類型。另外：在使用大模型時(shí)，可能需要一個(gè)更全面或復(fù)雜的數(shù)學(xué)和數(shù)值計(jì)算的支持。
2023-02-16 11:32:371605 這是新的系列教程，在本教程中，我們將介紹使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)人工智能領(lǐng)域的熱門話題。
2023-03-03 09:52:131088 ，這比較類似于人腦的運(yùn)行方式，獲得更多數(shù)據(jù)后，準(zhǔn)確度也會(huì)越來(lái)越高。TIDL（TI Deep Learning Library） 是TI平臺(tái)基于深度學(xué)習(xí)算法的軟件生態(tài)系統(tǒng)，可以將一些常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)算法模型快速的部署到TI嵌入式平臺(tái)。
2023-03-15 10:09:19904 
深度學(xué)習(xí)框架是用于開(kāi)發(fā)和運(yùn)行人工智能算法的平臺(tái)，它為軟件人員開(kāi)發(fā)人工智能提供了模塊化的基礎(chǔ)，一般提供數(shù)據(jù)輸人、編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、訓(xùn)練模型、硬件驅(qū)動(dòng)和部署等多種功能。
2023-05-16 10:07:331315 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《在OpenNCC上部署人臉檢測(cè)模型.zip》資料免費(fèi)下載
2023-06-27 10:34:040 實(shí)踐中的機(jī)器學(xué)習(xí)：在 Google 云平臺(tái)上部署 ML 模型
2023-07-05 16:30:36382 
摘 要：點(diǎn)云分割是點(diǎn)云數(shù)據(jù)理解中的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù)，但傳統(tǒng)算法無(wú)法進(jìn)行實(shí)時(shí)語(yǔ)義分割。近年來(lái)深度學(xué)習(xí)被應(yīng)用在點(diǎn)云分割上并取得了重要進(jìn)展。綜述了近四年來(lái)基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云分割的最新工作，按基本思想分為
2023-07-20 15:23:590 。深度學(xué)習(xí)算法作為其中的重要組成部分，不僅可以為諸如人工智能、圖像識(shí)別以及自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域提供支持，同時(shí)也受到了越來(lái)越多的關(guān)注和研究。在本文中，我們將著重介紹深度學(xué)習(xí)算法，包括其是什么和有哪些種類。 一、什么是
2023-08-17 16:02:565997 什么是深度學(xué)習(xí)算法？深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)算法被認(rèn)為是人工智能的核心，它是一種模仿人類大腦神經(jīng)元的計(jì)算模型。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種變體，主要通過(guò)變換各種架構(gòu)來(lái)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)以及分類處理
2023-08-17 16:03:041300 常重要的。本文將提供一些選擇建議，以及如何決定使用哪種框架和算法。 首先，選擇框架。目前，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最流行和使用最廣泛的框架有TensorFlow、PyTorch、Keras和Caffe。以下是每個(gè)框架的優(yōu)缺點(diǎn)： TensorFlow：Google開(kāi)發(fā)的一個(gè)框架，支持大規(guī)
2023-08-17 16:11:05342 深度學(xué)習(xí)算法庫(kù)框架學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)是一種非常強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它可以用于許多不同的應(yīng)用程序，例如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)言處理和自然語(yǔ)言處理。然而，實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要使用一些算法庫(kù)框架。在本文中，我們將探討
2023-08-17 16:11:07411 深度學(xué)習(xí)算法mlp介紹? 深度學(xué)習(xí)算法是人工智能領(lǐng)域的熱門話題。在這個(gè)領(lǐng)域中，多層感知機(jī)（multilayer perceptron，MLP）模型是一種常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。MLP通過(guò)多個(gè)層次的非線性
2023-08-17 16:11:112300 了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。 深度學(xué)習(xí)算法可以分為兩大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本任務(wù)是訓(xùn)練模型去學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征和其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，然后用于新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。而無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)通常用于聚類、降維和生成模型等任務(wù)中
2023-08-17 16:11:26637 深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點(diǎn)是模型由多個(gè)隱層組成，可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)特征，并進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類。該算法在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一種重要分支。
2023-08-21 18:22:53927 想在STM32 MCU上部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型？這份入門教程，讓你一學(xué)就會(huì)~
2023-10-18 17:45:562615 
深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，其學(xué)習(xí)方法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。兩種方法都具有其獨(dú)特的學(xué)習(xí)模型：多層感知機(jī) 、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等屬于監(jiān) 督學(xué)習(xí)；深度置信網(wǎng) 、自動(dòng)編碼器 、去噪自動(dòng)編碼器 、稀疏編碼等屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。
2023-10-09 10:23:42301 
平臺(tái)實(shí)現(xiàn) OpenVINO 部署 RT-DETR 模型實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)推理加速， 在本文中，我們將首先介紹基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型。
2023-10-20 11:15:15474 
電子發(fā)燒友App
這個(gè)到底有多方便，我們看一段代碼，首先我們調(diào)用模型：
我們首先clone下來(lái)項(xiàng)目并且編譯：
其實(shí)部署的思路小伙伴們應(yīng)該有一些眉目了，就是將自己訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)換成Paddle Lite模型，然后移植到EdgeBoard開(kāi)發(fā)板上進(jìn)行測(cè)試。接下來(lái)我們簡(jiǎn)單看看是怎樣操作的。EdgeBoard中模型的測(cè)試由json文件做管理：
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論