我的母親是一名護(hù)士，目前已經(jīng)退休。她是一個(gè)非常聰明的人，對(duì)自己的工作業(yè)務(wù)非常的盡職盡責(zé)。幾天前我和她說(shuō)我正在研究Imagination最新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，她詫異的說(shuō)：你說(shuō)的是什么意思？，當(dāng)然只有
2018-06-19 18:36:17
6016 
引言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中涉及到大量的張量運(yùn)算，比如卷積，矩陣乘法，向量點(diǎn)乘，求和等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器就是針對(duì)張量運(yùn)算來(lái)設(shè)計(jì)的。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器通常都包含一個(gè)張量計(jì)算陣列，以及數(shù)據(jù)收發(fā)控制，共同來(lái)完成諸如矩陣
2020-11-02 13:52:513649 
提高了系統(tǒng)的運(yùn)算能力和數(shù)據(jù)處理能力，還為用戶(hù)帶來(lái)了更加智能化、個(gè)性化的生活體驗(yàn)。 ? AI 加速器的發(fā)展 ? 在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)變得日益復(fù)雜和密集之前，傳統(tǒng)的CPU和GPU已經(jīng)足以處理這些任務(wù)。然而，隨著深度學(xué)習(xí)模型的出現(xiàn)，對(duì)計(jì)算能力的需求急劇增加，
2024-02-23 00:18:005634 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識(shí)過(guò)程而開(kāi)發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應(yīng)的輸出，而對(duì)如何由輸入得到輸出的機(jī)理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過(guò)程看成是一個(gè)“網(wǎng)絡(luò)”，通過(guò)不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類(lèi)似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線(xiàn)性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問(wèn)題。那有哪些辦法能實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
物體所作出的交互反應(yīng)，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來(lái)的;②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-10-23 16:16:02
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
`我思故我在 亮出你的觀(guān)點(diǎn)自從類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以用強(qiáng)大的運(yùn)算能力加以模擬之后，強(qiáng)人工智能才開(kāi)始出現(xiàn)。即便如此，以目前 CPU 的運(yùn)算能力來(lái)講，模擬類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的代價(jià)非常之大，于是有人想到了用
2017-08-23 15:42:16
點(diǎn)擊上方“藍(lán)字”，關(guān)注我們，感謝！人工智能(AI)以及利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和更高程度車(chē)輛自主性的強(qiáng)大技術(shù)。隨著人工智能研究的快速發(fā)展，設(shè)計(jì)人員正面臨激烈的競(jìng)爭(zhēng)
2021-12-17 08:17:41
人工智能芯片是人工智能發(fā)展的 | 特倫斯謝諾夫斯基責(zé)編 | 屠敏本文內(nèi)容經(jīng)授權(quán)摘自《深度學(xué)習(xí) 智能時(shí)代的核心驅(qū)動(dòng)力量》從AlphaGo的人機(jī)對(duì)戰(zhàn)，到無(wú)人駕駛汽車(chē)的上路，再到AI合成主播上崗
2021-07-27 07:02:46
人工智能是近三年來(lái)最受關(guān)注的核心基礎(chǔ)技術(shù)，將深刻的改造各個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)。人工智能在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用自2017年來(lái)高速發(fā)展，是人工智能最熱點(diǎn)的兩項(xiàng)落地應(yīng)用。手把手教你設(shè)計(jì)人工智能芯片及系統(tǒng)（全
2019-09-11 11:52:08
，路徑規(guī)劃和異常檢測(cè)，以及用于在這些引擎上部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型（包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法）的平臺(tái)和工具的集成。這只是第一步，因?yàn)槎髦瞧忠呀?jīng)在努力將可擴(kuò)展的人工智能加速器集成到其設(shè)備中，這將使機(jī)器學(xué)習(xí)
2019-05-29 10:46:39
淺談智能控制、人工智能、智能算法的發(fā)展前景
2019-05-10 01:21:03
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線(xiàn)性
2012-03-20 11:32:43
近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)的繁榮，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，顛覆了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程的時(shí)代，將人工智能的浪潮推到了歷史最高點(diǎn)。然而，盡管各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮，但往往模型性能越高，對(duì)超參數(shù)的要求也越來(lái)越嚴(yán)格
2019-09-11 11:52:14
，本次也迎來(lái)重大更新套件--兼容支持Mac及Windows開(kāi)發(fā)環(huán)境。剛剛量產(chǎn)發(fā)布的Al人工智能計(jì)算棒基于RK1808芯片，定位于深度學(xué)習(xí)工具和獨(dú)立的人工智能（Al）加速器，開(kāi)發(fā)者不再需要
2022-08-15 17:53:47
FPGA加速的關(guān)鍵因素是什么？EdgeBoard中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子在FPGA中的實(shí)現(xiàn)方法是什么？
2021-09-28 06:37:44
的數(shù)量級(jí)，而且生物軸突的延遲和神經(jīng)元的時(shí)間常數(shù)比數(shù)字電路的傳播和轉(zhuǎn)換延遲要大得多，AER 的工作方式和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)相吻合，所以受生物啟發(fā)的神經(jīng)形態(tài)處理器中的NoC或SNN加速器通常使用AER協(xié)議來(lái)進(jìn)行
2025-10-24 07:34:31
AI加速器設(shè)計(jì)的學(xué)習(xí)和一些思考
致謝
首先感謝電子發(fā)燒友論壇提供的書(shū)籍
然后為該書(shū)打個(gè)廣告吧，32K的幅面，非常小巧方便，全彩印刷，質(zhì)量精良，很有質(zhì)感。
前言
設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先要考慮的幾個(gè)問(wèn)題
2023-09-16 11:11:01
。
從名字上就能看出來(lái)書(shū)里可能覆蓋的內(nèi)容是和CNN加速器有關(guān)的內(nèi)容了。
作者在前言里說(shuō)這本書(shū)主要討論Inference（推理）的過(guò)程，“主要討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件，尤其是芯片設(shè)計(jì)層面的內(nèi)容”。這本書(shū)的第2，3章
2023-09-17 16:39:45
《 AI加速器架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)》+第一章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀(guān)感
? ?在本書(shū)的引言中也提到“一圖勝千言”，讀完第一章節(jié)后，對(duì)其進(jìn)行了一些歸納（如圖1），第一章對(duì)常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了介紹，舉例了一些結(jié)構(gòu)
2023-09-11 20:34:01
人工智能打發(fā)展是算法優(yōu)先于實(shí)際應(yīng)用。近幾年隨著人工智能的不斷普及，許多深度學(xué)習(xí)算法涌現(xiàn)，從最初的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）到機(jī)器學(xué)習(xí)算法的時(shí)代。由于應(yīng)用環(huán)境的差別衍生出不同的學(xué)習(xí)算法：線(xiàn)性回歸，分類(lèi)與回歸樹(shù)
2023-02-17 11:00:15
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟：訓(xùn)練與預(yù)測(cè)、訓(xùn)練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達(dá)訓(xùn)練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
項(xiàng)目名稱(chēng)：基于PYNQ的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速試用計(jì)劃：申請(qǐng)理由：本人研究生在讀，想要利用PYNQ深入探索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件加速，在PYNQ上實(shí)現(xiàn)圖像的快速處理項(xiàng)目計(jì)劃：1、在PC端實(shí)現(xiàn)Lnet網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
2018-12-19 11:37:22
電子發(fā)燒友總結(jié)了以“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”為主題的精選干貨，今后每天一個(gè)主題為一期，希望對(duì)各位有所幫助?。c(diǎn)擊標(biāo)題即可進(jìn)入頁(yè)面下載相關(guān)資料）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用實(shí)例（pdf彩版）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門(mén)資料MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析《matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計(jì)》深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-05-07 19:18:14
創(chuàng)新的芯片架構(gòu)設(shè)計(jì)，這正面臨新的挑戰(zhàn)。本書(shū)從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析出發(fā)，總結(jié)和提煉了AI加速器架構(gòu)設(shè)計(jì)中常見(jiàn)的難點(diǎn)，以及解決這些難點(diǎn)的技術(shù)、方法和思想，是AI軟硬件架構(gòu)師、設(shè)計(jì)師非常寶貴的參考資料?！?AI
2023-07-28 10:50:51
，本周將會(huì)推出針對(duì)異構(gòu)計(jì)算GPU實(shí)例GN5年付5折的優(yōu)惠活動(dòng)，希望能夠打造良好的AI生態(tài)環(huán)境，幫助更多的人工智能企業(yè)以及項(xiàng)目順利上云。隨著深度學(xué)習(xí)對(duì)人工智能的巨大推動(dòng)，深度學(xué)習(xí)所構(gòu)建的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2017-12-26 11:22:09
項(xiàng)目名稱(chēng)：準(zhǔn)備試下中控，準(zhǔn)備帶孩子學(xué)習(xí)下RK1808人工智能計(jì)算棒AI加速器等應(yīng)用。試用計(jì)劃：試用計(jì)劃：本人在本領(lǐng)域有三年多的學(xué)習(xí)和開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)，最近少兒編程非常的火爆，申請(qǐng)這個(gè)RK1808人工智能計(jì)算
2019-09-18 20:23:23
。因此，業(yè)界對(duì)GNN的硬件加速有著非常迫切的需求。盡管傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）硬件加速有很多種解決方案，但GNN的硬件加速還沒(méi)有得到充分的討論和研究。在撰寫(xiě)本白皮書(shū)時(shí)，谷歌（Google）和百度
2021-09-25 17:20:41
，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：
①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識(shí)是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來(lái)的;
②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲(chǔ)存獲取的知識(shí)。
神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元，它是
2023-09-13 16:41:18
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展及應(yīng)用轉(zhuǎn)載****地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢(shì)，作為一個(gè)
2022-08-02 10:39:39
抽象人工智能 （AI） 的世界正在迅速發(fā)展，人工智能越來(lái)越多地支持以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)或非常難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用程序。本系列文章解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （CNN） 及其在 AI 系統(tǒng)中機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。CNN 是從
2023-02-23 20:11:10
最近在看人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存算一體這些方面的ADC設(shè)計(jì)方向，貌似跟一般的ADC方向是一樣的，都是希望朝著低功耗高精度和高速發(fā)展，在這幾個(gè)或其他特殊的方向各位有什么見(jiàn)解呢？
2021-06-24 08:17:34
摘 要：本文給出了采用ADXL335加速度傳感器來(lái)采集五個(gè)手指和手背的加速度三軸信息，并通過(guò)ZigBee無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)傳輸來(lái)提取手勢(shì)特征量，同時(shí)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行誤差分析來(lái)實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別的設(shè)計(jì)方法
2018-11-13 16:04:45
隨著arm生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展壯大，各種各樣的應(yīng)用場(chǎng)景層出不窮。為了更好地在特定場(chǎng)景下得到更好的性能，能耗比等指標(biāo)，針對(duì)特定應(yīng)用場(chǎng)景的加速器市場(chǎng)也在蓬勃發(fā)展，近年來(lái)火熱的人工智能加速器
2022-07-29 15:38:43
如何用stm32cube.ai簡(jiǎn)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2021-10-11 08:05:42
人工智能下面有哪些機(jī)器學(xué)習(xí)分支？如何用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）方法去解決機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)下面的分類(lèi)問(wèn)題？
2021-06-16 08:09:03
的，中文名為開(kāi)放智能機(jī)器（上海）有限公司。2016年12月1日，由ARM生態(tài)系統(tǒng)加速器安創(chuàng)空間聯(lián)合全志科技、地平線(xiàn)機(jī)器人發(fā)起的開(kāi)放人工智能...
2021-10-28 09:44:54
與人工智能的結(jié)合，無(wú)疑是科技發(fā)展中的一場(chǎng)革命。在人工智能硬件加速中，嵌入式系統(tǒng)以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和重要性，發(fā)揮著不可或缺的作用。通過(guò)深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，嵌入式系統(tǒng)能夠高效地處理大量數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)
2024-11-14 16:39:22
本文提出了一個(gè)基于FPGA 的信息處理的實(shí)例：一個(gè)簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Verilog 語(yǔ)言描述，該數(shù)據(jù)流采用模塊化的程序設(shè)計(jì)，并考慮了模塊間數(shù)據(jù)傳輸信號(hào)同 步的問(wèn)題，有效地解決了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題。
2021-05-06 07:22:07
的解決方案會(huì)讓更多的開(kāi)發(fā)者易于使用，為大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)解決更多的實(shí)際難題，加速整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。www.tuolve.comTel:***
2017-10-09 15:26:53
隨著Google、Microsoft和Facebook等巨頭的大力投入，深度學(xué)習(xí)正在超越機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能來(lái)勢(shì)兇猛。那么，如今人工智能最熱門(mén)的技術(shù)趨勢(shì)是什么？黑匣認(rèn)為，復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTMs（長(zhǎng)短
2015-12-23 14:21:58
的智能——但是我們已經(jīng)看到了一條充滿(mǎn)潛力的道路。目前人工智能（AI）已經(jīng)發(fā)展為一系列技術(shù)：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等，但是無(wú)論我們?cè)趺疵?，它們都需要組合起來(lái)搭建一個(gè)更加智能的機(jī)器
2018-05-22 09:54:43
求一個(gè)simulink的蓄電池用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制電機(jī)加速勻速減速運(yùn)動(dòng)的模型仿真
2020-02-22 02:15:50
請(qǐng)問(wèn)一下fpga加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么要用arm核呢？用其他的不行嗎
2022-07-25 14:37:58
隱藏技術(shù): 一種基于前沿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的新型人工智能處理器 Copy東京理工大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種名為“ Hiddenite”的新型加速器芯片，該芯片可以在計(jì)算稀疏“隱藏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”時(shí)達(dá)到最高的精度
2022-03-17 19:15:13
產(chǎn)品簡(jiǎn)介AIC-200是芯研通基于華為ATLAS 200 AI加速處理模塊推出的人工智能推理加速卡，內(nèi)部集成2顆ATLAS 200加速模塊，可提供高達(dá)44TOPS INT8算力。AIC-200采用
2022-03-29 11:30:56
人工智能識(shí)別打架和霸凌行為監(jiān)測(cè)系統(tǒng)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能視覺(jué)算法，人工智能識(shí)別打架和霸凌行為監(jiān)測(cè)系統(tǒng)利用已經(jīng)裝好的攝像頭對(duì)監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻監(jiān)測(cè)。系統(tǒng)通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能視覺(jué)算法分析視頻圖像
2024-09-03 22:52:39
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么意思
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門(mén)活躍的邊緣性交叉學(xué)科.研究它的發(fā)展過(guò)程和前沿問(wèn)題，具有重要的理論意義
2010-03-06 13:39:013578 LSI 公司宣布推出 Axxia網(wǎng)絡(luò)加速器，旨在為新一代網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用提供超低時(shí)延加速。該款 PCI Express智能加速卡和配套提供
2010-10-15 09:03:461097 CNN已經(jīng)廣泛用于圖像識(shí)別，因?yàn)樗苣７律镆曈X(jué)神經(jīng)的行為獲得很高識(shí)別準(zhǔn)確率。最近，基于深度學(xué)習(xí)算法的現(xiàn)代應(yīng)用高速增長(zhǎng)進(jìn)一步改善了研究和實(shí)現(xiàn)。特別地，多種基于FPGA平臺(tái)的深度CNN加速器被提出
2017-11-17 13:31:018768 詳細(xì)的解釋。Imagination的PowerVR Series2NX集成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)用處理器，相信這必定使其性能提高一個(gè)量級(jí)。
2018-04-25 16:18:001577 
區(qū)塊鏈與人工智能的結(jié)合可能成為另一個(gè)“爆點(diǎn)”。前瞻產(chǎn)業(yè)研究院分析師認(rèn)為，人工智能算法需要依靠海量數(shù)據(jù)不斷提升性能，而區(qū)塊鏈能夠很好地解決海量數(shù)據(jù)的搜集與傳輸問(wèn)題，并且保證數(shù)據(jù)真實(shí)可靠，可能成為人工智能發(fā)展的“加速器”。
2018-03-30 14:06:025382 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類(lèi)：1）分類(lèi)；2）回歸；3）聚類(lèi)。今天我們重點(diǎn)探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法。 前言： 人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，請(qǐng)參見(jiàn)公眾號(hào)
2018-06-18 10:15:005812 Imagination Technologies宣布推出其面向人工智能（AI）應(yīng)用的最新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）架構(gòu)PowerVR Series3NX。
2018-12-06 16:09:323898 FPGA 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器如今越來(lái)越受到 AI 社區(qū)的關(guān)注，本文對(duì)基于 FPGA 的深度學(xué)習(xí)加速器存在的機(jī)遇與挑戰(zhàn)進(jìn)行了概述。近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各種領(lǐng)域相比于傳統(tǒng)算法有了極大的進(jìn)步。在圖像、視頻
2019-01-29 16:48:006806 采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速能夠賦能邊緣智能部署
2019-03-21 11:10:075889 什么是人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，大腦的結(jié)構(gòu)越簡(jiǎn)單，那么智商就越低。單細(xì)胞生物是智商最低的了。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是一樣的，網(wǎng)絡(luò)越復(fù)雜它就越強(qiáng)大，所以我們需要深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這里的深度是指層數(shù)多，層數(shù)越多那么構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就越復(fù)雜。
2019-07-04 11:30:244348 基于端側(cè)推斷任務(wù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果中，Imagination的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器在多個(gè)框架測(cè)試中成績(jī)名列第一！
2019-07-12 15:23:475713 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速賦能端側(cè)智能
2019-08-08 10:59:515233 在人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)中，有一個(gè)很重要的概念就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN（Convolutional Neural Networks）。
2019-11-02 11:23:434301 隨著許多嵌入式系開(kāi)始變得智能且自主，以人工智能（AI）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為導(dǎo)向的嵌入式系統(tǒng)市場(chǎng)即將起飛，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器大戰(zhàn)一觸發(fā)。
2019-11-14 14:16:01978 隨著許多嵌入式系開(kāi)始變得智能且自主，以人工智能（AI）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為導(dǎo)向的嵌入式系統(tǒng)市場(chǎng)即將起飛，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器大戰(zhàn)一觸發(fā)。
2019-11-22 11:40:061291 Imagination Technologies宣布：領(lǐng)先的無(wú)晶圓廠(chǎng)半導(dǎo)體公司紫光展銳（UNISOC）已獲得其最新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）PowerVR Series3NX半導(dǎo)體知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）的授權(quán)許可。
2019-12-03 17:55:021205 隨著消費(fèi)電子、汽車(chē)電子、工業(yè)控制等越來(lái)越多的應(yīng)用引入人工智能，人工智能面臨著前所未有的快速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)迎來(lái)了發(fā)展高潮。
2019-12-19 11:44:342872 談及人工智能，就會(huì)涉及到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代人工智能的重要分支，它是一個(gè)為人工智能提供動(dòng)力，可以模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的系統(tǒng)。
2020-07-27 10:25:371130 來(lái)源：ST社區(qū) GPU和NNA（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器）正在迅速成為AI應(yīng)用的關(guān)鍵要素。隨著不同企業(yè)開(kāi)始挖掘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各種任務(wù)（比如自然語(yǔ)言處理、圖片分類(lèi)）中的潛力，集成人工智能元素的產(chǎn)品數(shù)量正在穩(wěn)步的增長(zhǎng)
2022-12-20 18:25:171237 通過(guò)集成專(zhuān)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，MAX78000克服了這些局限性，憑借在本地以低功耗實(shí)時(shí)執(zhí)行AI處理，使機(jī)器能夠看到和聽(tīng)到復(fù)雜的型態(tài)。
2020-10-21 16:22:361613 據(jù)外媒報(bào)道，英國(guó)半導(dǎo)體與軟件設(shè)計(jì)公司Imagination Technologies宣布推出新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器（NNA）——IMG Series4，可應(yīng)用于高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）和自動(dòng)駕駛
2020-11-16 10:28:462641 Imagination Technologies發(fā)布了最新一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器IP核IMG Series4 NNA，并將于12月份正式向廠(chǎng)商提供。 芯東西獨(dú)家獲悉，已有汽車(chē)領(lǐng)域廠(chǎng)商率先獲得IMG
2020-11-18 16:06:282992 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種使用數(shù)學(xué)模型處理圖像以及其他數(shù)據(jù)的多層系統(tǒng)，而且目前已經(jīng)發(fā)展為人工智能的重要基石。
2020-11-25 09:50:173398 ? ? 新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器 Maxim Integrated的新型MAX78000芯片，基于雙核MCU，結(jié)合了超低功耗深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器，為高性能人工智能 (AI) 應(yīng)用提供所需的算力，是機(jī)器視覺(jué)
2021-01-04 11:48:494201 人工智能-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)說(shuō)明。
2021-05-25 11:30:16
12 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器基本概念。
2021-05-27 15:22:5913 一種基于FPGA的SIM卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器架構(gòu)。以YOOV2目標(biāo)檢測(cè)算法為例，介紹了將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型映射到FPGA上的完整流程;對(duì)加速器的性能和資源耗費(fèi)進(jìn)行深λ分析和建模，將實(shí)際傳輸延時(shí)考慮在內(nèi)，縮小了加速器理論時(shí)延與實(shí)際時(shí)延
2021-05-28 14:00:2224 AI加速器是一類(lèi)專(zhuān)門(mén)的硬件加速器或計(jì)算機(jī)系統(tǒng)旨在加速人工智能的應(yīng)用，主要應(yīng)用于人工智能、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。
2022-02-06 12:47:005626 本文重點(diǎn)解釋如何使用硬件轉(zhuǎn)換卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，并特別介紹使用帶CNN硬件加速器的人工智能(AI)微控制器在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)邊緣實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用所帶來(lái)的好處。 AI應(yīng)用通常需要消耗大量能源，并以
2023-05-16 01:05:031905 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network, ANN）是一種模仿人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，也被稱(chēng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural
2023-08-22 16:45:186057 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《FPGA加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矩陣乘法.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-09-15 14:50:360 從線(xiàn)上購(gòu)物時(shí)的“猜你喜歡”、到高等級(jí)自動(dòng)駕駛汽車(chē)上的實(shí)時(shí)交通信息接收，再到在線(xiàn)視頻游戲，所有的這些都離不開(kāi)人工智能（AI）加速器。AI加速器是一種高性能的并行計(jì)算設(shè)備，旨在高效處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等AI工作負(fù)載并提供近乎實(shí)時(shí)的處理方案，從而實(shí)現(xiàn)一系列應(yīng)用。
2023-11-18 10:36:303389 
技術(shù)引入邊緣計(jì)算領(lǐng)域，為行業(yè)發(fā)展注入新動(dòng)力。 邊緣人工智能處理器的領(lǐng)先芯片制造商Hailo近日宣布C輪融資再獲1.2億美元投資。與此同時(shí)，Hailo還推出創(chuàng)新型Hailo-10高性能生成式人工智能（GenAI）加速器。這款加速器的問(wèn)世，將開(kāi)創(chuàng)一個(gè)新時(shí)代：用戶(hù)無(wú)
2024-04-03 11:57:07794 西門(mén)子數(shù)字化工業(yè)軟件近日發(fā)布了Catapult AI NN軟件，這款軟件在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器設(shè)計(jì)領(lǐng)域邁出了重要一步。Catapult AI NN軟件專(zhuān)注于在專(zhuān)用集成電路（ASIC）和芯片級(jí)系統(tǒng)（SoC）上實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高層次綜合（HLS），為機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用提供了硬件加速的新途徑。
2024-06-19 11:27:221639 的需求，西門(mén)子數(shù)字化工業(yè)軟件日前推出了一款名為Catapult AI NN的創(chuàng)新軟件，旨在幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器在專(zhuān)用集成電路（ASIC）和芯片級(jí)系統(tǒng)（SoC）上實(shí)現(xiàn)更高效的高層次綜合（HLS）。
2024-06-19 16:40:331459 在快速發(fā)展的科技領(lǐng)域，人工智能（Artificial Intelligence, AI）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks）是兩個(gè)備受矚目的概念。它們之間的聯(lián)系緊密而復(fù)雜，共同推動(dòng)了智能
2024-07-01 14:23:122229 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能的關(guān)系是密不可分的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一種重要實(shí)現(xiàn)方式，而人工智能則是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的廣泛領(lǐng)域。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工智能的關(guān)系。 一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義和發(fā)展歷程 1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2024-07-03 10:25:012663 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片是一類(lèi)專(zhuān)門(mén)為深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)的處理器。它們具有高性能、低功耗、可擴(kuò)展等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。以下是關(guān)于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的介紹
2024-07-04 09:33:372007 多年的發(fā)展，已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的重要分支之一。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 2.1 神經(jīng)元 神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本單元，它具有接收輸入信號(hào)、處理信號(hào)和輸出信號(hào)的功能。神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)包括輸入端、輸出端和激活函數(shù)。輸入端接收來(lái)自其他神經(jīng)元的
2024-07-04 09:37:461885 人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，簡(jiǎn)稱(chēng)ANN）是兩個(gè)密切相關(guān)但又有所區(qū)別的概念。 定義和起源
2024-07-04 09:39:252691 人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是一種模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，具有高度的自適應(yīng)性、學(xué)習(xí)能力和泛化能力。本文將介紹人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的特點(diǎn)，包括其基本結(jié)構(gòu)、工作原理、主要類(lèi)型、學(xué)習(xí)算法、應(yīng)用領(lǐng)域等
2024-07-04 09:42:361286 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡(jiǎn)稱(chēng)ANNs）之間的關(guān)系與區(qū)別，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中一個(gè)基礎(chǔ)且重要的話(huà)題。本文將從定義、結(jié)構(gòu)、算法、應(yīng)用及未來(lái)發(fā)展等多個(gè)方面，詳細(xì)闡述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的異同，以期為讀者提供一個(gè)全面而深入的理解。
2024-07-10 15:20:533040 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器是一種專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用于提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算效率的硬件設(shè)備。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度和計(jì)算量急劇增加，對(duì)計(jì)算性能的要求也越來(lái)越高。傳統(tǒng)的通用處理器（CPU
2024-07-11 10:40:591728 人工智能(AI)需要超強(qiáng)的計(jì)算能力，而Maxim則大大降低了AI計(jì)算所需的功耗。MAX78002是一款新型的AI微控制器，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在互聯(lián)網(wǎng)邊緣端以超低功耗運(yùn)行，將高能效的AI處理與經(jīng)過(guò)驗(yàn)證
2025-05-08 10:16:11671 
人工智能(AI)需要超強(qiáng)的計(jì)算能力，而Maxim則大大降低了AI計(jì)算所需的功耗。MAX78000是一款新型的AI微控制器，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠在互聯(lián)網(wǎng)邊緣端以超低功耗運(yùn)行，將高能效的AI處理與經(jīng)過(guò)驗(yàn)證
2025-05-08 11:42:17819 
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和廣泛的應(yīng)用前景。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度和規(guī)模也在不斷增加，這使得傳統(tǒng)的串行計(jì)算方式面臨著巨大的挑戰(zhàn)，如計(jì)算速度慢、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)等
2025-09-17 13:31:51980 
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