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卷積網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)基礎(chǔ)、組成模塊、當(dāng)前現(xiàn)狀和研究前景

當(dāng)談到依賴于序列輸入的任務(wù)時(shí)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是最成功的多層架構(gòu)之一。RNN 可被視為一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中每個(gè)隱藏單元的輸入時(shí)其當(dāng)前時(shí)間步...

2018-04-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 7615 0

商湯聯(lián)合提出基于FPGA的Winograd算法：改善FPGA上的CNN性能 降低算法復(fù)雜度

商湯科技算法平臺(tái)團(tuán)隊(duì)和北京大學(xué)高能效實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合提出一種基于 FPGA 的快速Winograd算法，可以大幅降低算法復(fù)雜度，改善 FPGA 上的 CNN 性能。

2018-02-07 標(biāo)簽：fpga算法cnn 9276 0

從技術(shù)角度來(lái)深度剖析人臉識(shí)別技術(shù)

本文中筆者試圖用通俗的語(yǔ)言探討人臉識(shí)別技術(shù)，首先概述人臉識(shí)別技術(shù)，接著探討深度學(xué)習(xí)有效的原因以及梯度下降為什么可以訓(xùn)練出合適的權(quán)重參數(shù)，最后描述基于CN...

2018-01-31 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別深度學(xué)習(xí) 6105 0

袁進(jìn)輝：分享了深度學(xué)習(xí)框架方面的技術(shù)進(jìn)展

1月17日，院友袁進(jìn)輝博士回到微軟亞洲研究院做了題為《打造最強(qiáng)深度學(xué)習(xí)引擎》的報(bào)告，分享了深度學(xué)習(xí)框架方面的技術(shù)進(jìn)展。

2018-01-25 標(biāo)簽：硬件深度學(xué)習(xí)cnn 4835 0

關(guān)于深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)及硬件實(shí)現(xiàn)

隨著深度學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用與發(fā)展[1-2]，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)被使用的場(chǎng)景越來(lái)越多，特別是在圖...

2018-06-20 標(biāo)簽：fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 9996 0

KORTIQ公司推出了一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP——AIScale

近日KORTIQ公司推出了一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP——AIScale，它能夠利用實(shí)現(xiàn)訓(xùn)練好的CNN網(wǎng)絡(luò)，比如行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的ResNet、...

2018-01-09 標(biāo)簽：fpgaxilinxip 1.0萬(wàn) 0

對(duì)于convolutional layer、TensorFlow和整體CNN結(jié)構(gòu)詳細(xì)分析

上世紀(jì)科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)了幾個(gè)視覺(jué)神經(jīng)特點(diǎn)，視神經(jīng)具有局部感受野，一整張圖的識(shí)別由多個(gè)局部識(shí)別點(diǎn)構(gòu)成；不同神經(jīng)元對(duì)不同形狀有識(shí)別能力，且視神經(jīng)具有疊加能力，高...

2018-01-02 標(biāo)簽：cnntensorflow 1.1萬(wàn) 0

五種CNN模型的尺寸，計(jì)算量和參數(shù)數(shù)量對(duì)比詳解

CNN模型火速替代了傳統(tǒng)人工設(shè)計(jì)（hand-crafted）特征和分類器，不僅提供了一種端到端的處理方法，還大幅度地刷新了各個(gè)圖像競(jìng)賽任務(wù)的精度，更甚者...

2017-12-08 標(biāo)簽：cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 15.6萬(wàn) 0

Capsule Network的基本原理及其相關(guān)算法實(shí)例詳解

傳統(tǒng)的圖像識(shí)別是使用CNN來(lái)做的（如下圖所示），CNN通常由卷積層和池化層共同構(gòu)成，卷積層從原始圖像中提取每個(gè)局部的特征，池化層則負(fù)責(zé)將局部特征進(jìn)行概括...

2017-12-07 標(biāo)簽：networkcnn 1.2萬(wàn) 0

CNN的一些基本的概念解讀

CNN 采用的是局部感受野 + 共享權(quán)值，這在右圖中的表現(xiàn)為它的神經(jīng)元可以看成是“一整塊”的“視野”，這塊視野的每一個(gè)組成部分都是共享的權(quán)值（右圖中那些...

2017-12-04 標(biāo)簽：cnnlayer 7174 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN架構(gòu)分析-LeNet

對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積有了粗淺的了解,關(guān)于CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，需要總結(jié)深入的知識(shí)有很多：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ANN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN-BP算...

2017-11-16 標(biāo)簽：cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2768 0

基于FPGA的通用CNN加速設(shè)計(jì)

基于FPGA的通用CNN加速器整體框架如下，通過(guò)Caffe/Tensorflow/Mxnet等框架訓(xùn)練出來(lái)的CNN模型，通過(guò)編譯器的一系列優(yōu)化生成模型對(duì)...

2017-10-27 標(biāo)簽：fpga深度學(xué)習(xí)cnn 1.0萬(wàn) 0