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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)目前是許多現(xiàn)代AI應(yīng)用的基礎(chǔ)。自從DNN在語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別任務(wù)中展現(xiàn)出突破性的成果,使用DNN的應(yīng)用數(shù)量呈爆炸式增加。這些DNN...
2018-07-08 標(biāo)簽:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)dnn 2.2萬(wàn) 0
DNN加速器的設(shè)計(jì)一直在兩個(gè)方面使力:通用架構(gòu)和高效性能。通用性需要自頂向下的設(shè)計(jì),首先綜合各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算子設(shè)計(jì)一套標(biāo)準(zhǔn)的指令集,然后根據(jù)硬件平臺(tái)的特...
2021-07-28 標(biāo)簽:DNN 7201 0
FM和深度網(wǎng)絡(luò)DNN的結(jié)合成為了CTR預(yù)估問(wèn)題中主流的方法
feat_index是特征的一個(gè)序號(hào),主要用于通過(guò)embedding_lookup選擇我們的embedding。feat_value是對(duì)應(yīng)的特征值,如果...
2018-08-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN 4998 0
什么是模擬計(jì)算?模擬計(jì)算的技術(shù)挑戰(zhàn)
算一體在卷積和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的功耗確實(shí)可以做到很低,但其外部仍需要AD、DA的接口,所以從整機(jī)和系統(tǒng)的角度來(lái)考慮的話,其帶來(lái)的顛覆性優(yōu)勢(shì)并不是特別明顯。
2022-10-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字處理器dnn 4826 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep neural network)是機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展20年來(lái)取得的最大突破,比如在語(yǔ)音識(shí)別方面,相比于傳統(tǒng)方法,其將錯(cuò)誤率降低了30%。
2019-11-28 標(biāo)簽:fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 4514 0
DSP48E2是zynq器件中使用的DSP類型,其主要結(jié)構(gòu)包括一個(gè)27bit前加器,27x18bit的乘法器,一個(gè)48bit的可以執(zhí)行加減法,累加以及邏...
本篇文章中,我們將對(duì)汽車網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)策略,特別是車載入侵檢測(cè)與防御系統(tǒng)展開詳細(xì)的介紹。
2022-12-30 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)安全ecu機(jī)器學(xué)習(xí) 4177 0
基于乘法的運(yùn)算來(lái)體現(xiàn)體征交叉的DNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
接下來(lái),我們分別來(lái)具體介紹這兩種形式的PNN模型,由于涉及到復(fù)雜度的分析,所以我們這里先定義Embedding的大小為M,field的大小為N,而lz和...
2018-08-20 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)深度學(xué)習(xí)DNN 4069 0
計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別是如何工作的?
計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別是一種人工智能技術(shù),旨在使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)從數(shù)字圖像、視頻等視覺(jué)信息中識(shí)別和提取有意義信息的能力。
2023-02-09 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí)Raspberry Pi 3919 0
機(jī)器學(xué)習(xí)正快速成為物聯(lián)網(wǎng)(internet of things;IoT)裝置的一項(xiàng)確定特色。家電現(xiàn)在開始支援語(yǔ)音驅(qū)動(dòng)介面,能夠智能地因應(yīng)自然語(yǔ)言模式。
2018-06-04 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)DNN 3426 0
FPGA在新興DNN推理領(lǐng)域的應(yīng)用立即下載
類別:電子資料 2023-09-15 標(biāo)簽:fpga機(jī)器學(xué)習(xí)dnn 151 0
快速部署Tensorflow和TFLITE模型在Jacinto7 Soc立即下載
類別:電子資料 2024-09-27 標(biāo)簽:soctensorflowdnn 115 0
5G QoS和DNN以及網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)的選型方案分析
基于對(duì)行業(yè)需求的深入挖掘和業(yè)務(wù)理解,中興通訊提供三大主流“切片”技術(shù)(5G QoS,DNN以及真正意義上的網(wǎng)絡(luò)切片)來(lái)承載行業(yè)應(yīng)用,滿足差異化業(yè)務(wù)需求。...
2020-03-20 標(biāo)簽:5Gdnn網(wǎng)絡(luò)切片 3.2萬(wàn) 0
機(jī)器學(xué)習(xí)算法那家強(qiáng) 因子分解機(jī)(FM算法)工業(yè)落地能力最強(qiáng)
文 | 石塔西 源 | 夕小瑤的賣萌屋 盡管BERT為代表的預(yù)訓(xùn)練模型大肆流行,但是身處工業(yè)界才會(huì)知道它落地有多難,尤其是QPS動(dòng)輒幾百的在線推薦、搜索...
2020-12-31 標(biāo)簽:算法FM機(jī)器學(xué)習(xí) 9966 0
語(yǔ)音識(shí)別的降噪思路和總結(jié) demi 在 周四, 03/14/2019 - 11:41 提交 噪聲問(wèn)題一直是語(yǔ)音識(shí)別的一個(gè)老大難的問(wèn)題,在理想的實(shí)驗(yàn)室的環(huán)...
2021-03-29 標(biāo)簽:語(yǔ)音識(shí)別dnn 3971 0
自動(dòng)駕駛汽車是如何通過(guò)傳感器獲得的數(shù)據(jù)
自動(dòng)駕駛汽車?yán)脗鞲衅骺匆?jiàn)世界。但是它們?nèi)绾翁幚硗ㄟ^(guò)傳感器獲得的數(shù)據(jù)呢? 用行業(yè)術(shù)語(yǔ)來(lái)說(shuō),問(wèn)題的關(guān)鍵在于感知,即在行駛過(guò)程中,自動(dòng)駕駛汽車處理和識(shí)別道路...
2020-09-29 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NVIDIA 3701 0
特斯拉推出搭載NVIDIA A100 GPU頂尖自動(dòng)駕駛汽車訓(xùn)練超級(jí)計(jì)算機(jī)
“不可思議”的GPU集群賦能Autopilot系統(tǒng)及全自動(dòng)駕駛的AI開發(fā)工作。 為了應(yīng)對(duì)這項(xiàng)有史以來(lái)最大的計(jì)算挑戰(zhàn)之一,特斯拉需要配備前所未有的算力。 ...
2021-06-25 標(biāo)簽:gpu計(jì)算機(jī)視覺(jué)dnn 3700 0
淺析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)反向傳播算法(BP)
在 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)模型與前向傳播算法 中,我們對(duì)DNN的模型和前向傳播算法做了總結(jié),這里我們更進(jìn)一步,對(duì)DNN的反向傳播算法(Back Prop...
DNN是否會(huì)是超級(jí)智能機(jī)器人成為現(xiàn)實(shí)的預(yù)兆
人工智能(AI)在即將過(guò)去的 2018 年進(jìn)展神速,取得了很多令人矚目的成就,比如預(yù)測(cè)用戶感興趣的音樂(lè)、判斷腫瘤的轉(zhuǎn)移、生成腦瘤的核磁共振成像、自動(dòng)根據(jù)...
現(xiàn)在還不是談強(qiáng)人工智能的時(shí)候
人工智能快速發(fā)展,在許多領(lǐng)域取得重大影響,使得不少人擔(dān)心可能會(huì)出現(xiàn)超級(jí)智能。
關(guān)于自動(dòng)駕駛視覺(jué)芯片的DNN之爭(zhēng)
近日,日本科技巨頭東芝公司宣布開發(fā)了一款新的硬件平臺(tái),采用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)技術(shù),用于改進(jìn)先進(jìn)的駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)的圖像處理。
2019-02-05 標(biāo)簽:自動(dòng)駕駛DNN 3242 0
AI研習(xí)專題:?jiǎn)螆D像深度學(xué)習(xí)去雨研究的最新進(jìn)展
圖像復(fù)原是利用退化過(guò)程的某些先驗(yàn)知識(shí)建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,通過(guò)求解逆問(wèn)題對(duì)原始圖像進(jìn)行估計(jì)進(jìn)而復(fù)原被退化的圖像。
2020-07-14 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)dnn 3140 0
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