深度学习是计算机领域中目前非常火的话题,不仅在学术界有很多论文,在业界也有很多实际运用。本篇博客主要介绍了三种基本的深度学习的架构,并对深度学习的原理作了简单的描述。 简介 机器
基于FPGA的通用CNN加速设计,可以大大缩短FPGA开发周期,支持业务深度学习算法快速迭代;提供与GPU相媲美的计算性能,但拥有相较于GPU数量级的延时优势,为业务构建最强劲的实时AI服务能力
摘要:本文科普了机器学习方面的知识,简单介绍了机器学习可以做什么,以及如何做的。以下是译文。 在过去的几个月中,我与很多的决策者交流了有关人工智能特别是机器学习方面的问题。其中有几名高管
本节对5个开源深度学习框架进行对比研究,主要侧重于3个维度研究:硬件支持率、速度和准确率、社区活跃性。他们分别是:TensorFlow、Caffe、Keras、Torch、DL4j 。
卷积神经网络(CNN)的基础介绍见 ,这里主要以代码实现为主。 CNN是一个多层的神经网络,每层由多个二维平面组成,而每个平面由多个独立神经元组成。 以MNIST作为数据库,仿照
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金雅拓与华为,通过其半导体分公司海思半导体携手合作,共同开发具备更高安全性能且功耗极低的新壹代模块,旨在满足设备制造商对经久耐用的低功耗窄带(NB)物联网模块日益增长的需求。
最近打算系统学习下机器学习的基础算法,避免眼高手低,决定把常用的机器学习基础算法都实现一遍以便加深印象。本文为这系列博客的第一篇,关于决策树(Decision Tree)的算法实现,文中我将对决
人工神经网络,简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或者计算模型。其实是一种与贝叶斯网络很像的一种算法。之前看过一些内容始终云里雾里,这次决定写一篇博客。弄懂这个基本原理,毕
摘 要: EtherCAT是一种实时工业以太网协议,使用链路冗余技术是实现链路稳定性和可靠性的重要手段。介绍了基于FPGA的EtherCAT链路冗余原理,设计通过FPGA实现主站与从站、从站与从
本书节选自图书,Python本身带有许多机器学习的第三方库,但本书在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机
摘 要: 使用分段非线性逼近算法计算超越函数,以神经网络中应用最为广泛的Sigmoid函数为例,结合函数自身对称的性质及其导数不均匀的特点提出合理的分段方法,给出分段方式同逼近多项式阶数对逼近结
传统的零售业也不在适用如今,我们需要开发一种新型零售模式。如今,AI技术和ar技术已经成为了产业的宠儿,引起了业界人士广泛关注。有敏感的厂商就将AI技术和ar技术带入了零售领域推动了零售智能
在AWS上执行大规模的深度学习处理是一个廉价而且有效的学习和开发方式。花少量的钱就可以使用数十GB的内存,数十个CPU,多个GPU,这是值得推荐的。 如果你是使用EC2或者Linux 命
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