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針對LSTM實現(xiàn)硬件加速的稀疏化案例分析

本文介紹稀疏LSTM的硬件架構(gòu)，一種是細粒度稀疏化，權(quán)重參數(shù)分布隨機，另外一種是bank-balance稀疏化。 1. 文章結(jié)構(gòu) Long-short ...

2020-11-29 標簽：FPGAfifo硬件加速 3286 0

RNN以及LSTM

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）是一種用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。相比一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說，他能夠處理序列變化的數(shù)...

2022-03-15 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM 1918 0

多目標跟蹤在計算機視覺中的重要性

目標跟蹤是計算機視覺中非常重要的任務(wù)之一。它剛好在目標檢測之后出現(xiàn)。為了完成目標跟蹤任務(wù)，首先需要將目標定位在一幀中。

2022-10-12 標簽：計算機視覺自動駕駛LSTM 1695 0

深度學習——如何用LSTM進行文本分類

簡介 主要內(nèi)容包括 如何將文本處理為Tensorflow LSTM的輸入 如何定義LSTM 用訓(xùn)練好的LSTM進行文本分類 代碼 導(dǎo)入相關(guān)庫 #codi...

2022-10-21 標簽：LSTM 1662 0

LSTM模型的基本組成

長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory, LSTM）是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）架構(gòu)，它在處理序列數(shù)據(jù)時能夠捕捉長期依賴關(guān)系...

2024-07-10 標簽：模型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM 1555 0

基礎(chǔ)設(shè)施到車輛(I2V)信息在自動駕駛中的作用

通過X2V通信，現(xiàn)在可以在不處于特定物理范圍或使用預(yù)先安裝的硬件的情況下侵入車輛

2023-01-31 標簽：傳感器卡爾曼濾波器自動駕駛汽車 1548 0

基于多層深度學習框架和運動分析的駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)

本節(jié)將更詳細地介紹實驗中使用的CNN模型架構(gòu)。本文提出的CNN架構(gòu)為驗證LSTM預(yù)測結(jié)果提供有力的證據(jù)。

2020-03-25 標簽：監(jiān)測系統(tǒng)PPG機器學習 1504 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號對故障電池檢測方法深度分析

本文主要以鋰電池組為研究對象，通過LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深度學習等科學方法對鋰電池的故障信號進行相關(guān)的檢測與研究。對LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的結(jié)構(gòu)、規(guī)模、計算...

2022-10-01 標簽：鋰電池神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電池 1362 0

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他機器學習算法的比較

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，機器學習算法在各個領(lǐng)域中扮演著越來越重要的角色。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）作為一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），因其在處理序...

2024-11-13 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習LSTM 999 0

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作機制

LSTM（Long Short-Term Memory，長短期記憶）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），設(shè)計用于解決長期依賴問題，特別是在處理時...

2024-11-13 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)LSTM 569 0

深度學習框架中的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)

長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠?qū)W習長期依賴信息。與傳統(tǒng)的RNN相比，LSTM通過引入門控機制來解決梯度消失和梯度爆炸...

2024-11-13 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習LSTM 464 0