深度學習是計算機領域中目前非?;鸬脑掝},不僅在學術界有很多論文,在業(yè)界也有很多實際運用。本篇博客主要介紹了三種基本的深度學習的架構,并對深度學習的原理作了簡單的描述。 簡介 機器
基于FPGA的通用CNN加速設計,可以大大縮短FPGA開發(fā)周期,支持業(yè)務深度學習算法快速迭代;提供與GPU相媲美的計算性能,但擁有相較于GPU數(shù)量級的延時優(yōu)勢,為業(yè)務構建最強勁的實時AI服務能力
摘要:本文科普了機器學習方面的知識,簡單介紹了機器學習可以做什么,以及如何做的。以下是譯文。 在過去的幾個月中,我與很多的決策者交流了有關人工智能特別是機器學習方面的問題。其中有幾名高管
本節(jié)對5個開源深度學習框架進行對比研究,主要側重于3個維度研究:硬件支持率、速度和準確率、社區(qū)活躍性。他們分別是:TensorFlow、Caffe、Keras、Torch、DL4j 。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)的基礎介紹見 ,這里主要以代碼實現(xiàn)為主。 CNN是一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡,每層由多個二維平面組成,而每個平面由多個獨立神經(jīng)元組成。 以MNIST作為數(shù)據(jù)庫,仿照
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)的基礎介紹見 ,這里主要以代碼實現(xiàn)為主。 CNN是一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡,每層由多個二維平面組成,而每個平面由多個獨立神經(jīng)元組成。 以MNIST作為數(shù)據(jù)庫,仿照
金雅拓與華為,通過其半導體分公司海思半導體攜手合作,共同開發(fā)具備更高安全性能且功耗極低的新壹代模塊,旨在滿足設備制造商對經(jīng)久耐用的低功耗窄帶(NB)物聯(lián)網(wǎng)模塊日益增長的需求。
最近打算系統(tǒng)學習下機器學習的基礎算法,避免眼高手低,決定把常用的機器學習基礎算法都實現(xiàn)一遍以便加深印象。本文為這系列博客的第一篇,關于決策樹(Decision Tree)的算法實現(xiàn),文中我將對決
人工神經(jīng)網(wǎng)絡,簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡,是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡的結構和功能的數(shù)學模型或者計算模型。其實是一種與貝葉斯網(wǎng)絡很像的一種算法。之前看過一些內(nèi)容始終云里霧里,這次決定寫一篇博客。弄懂這個基本原理,畢
摘 要: EtherCAT是一種實時工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議,使用鏈路冗余技術是實現(xiàn)鏈路穩(wěn)定性和可靠性的重要手段。介紹了基于FPGA的EtherCAT鏈路冗余原理,設計通過FPGA實現(xiàn)主站與從站、從站與從
本書節(jié)選自圖書,Python本身帶有許多機器學習的第三方庫,但本書在絕大多數(shù)情況下只會用到Numpy這個基礎的科學計算庫來進行算法代碼的實現(xiàn)。這樣做的目的是希望讀者能夠從實現(xiàn)的過程中更好地理解機
摘 要: 使用分段非線性逼近算法計算超越函數(shù),以神經(jīng)網(wǎng)絡中應用最為廣泛的Sigmoid函數(shù)為例,結合函數(shù)自身對稱的性質(zhì)及其導數(shù)不均勻的特點提出合理的分段方法,給出分段方式同逼近多項式階數(shù)對逼近結
傳統(tǒng)的零售業(yè)也不在適用如今,我們需要開發(fā)一種新型零售模式。如今,AI技術和ar技術已經(jīng)成為了產(chǎn)業(yè)的寵兒,引起了業(yè)界人士廣泛關注。有敏感的廠商就將AI技術和ar技術帶入了零售領域推動了零售智能
在AWS上執(zhí)行大規(guī)模的深度學習處理是一個廉價而且有效的學習和開發(fā)方式?;ㄉ倭康腻X就可以使用數(shù)十GB的內(nèi)存,數(shù)十個CPU,多個GPU,這是值得推薦的。 如果你是使用EC2或者Linux 命
本書節(jié)選自圖書,Python本身帶有許多機器學習的第三方庫,但本書在絕大多數(shù)情況下只會用到Numpy這個基礎的科學計算庫來進行算法代碼的實現(xiàn)。這樣做的目的是希望讀者能夠從實現(xiàn)的過程中更好地理解機