Xilinx FPGA如何通过深度学习图像分类加速机器学习
了解Xilinx FPGA如何通过深度学习图像分类示例来加速重要数据中心工作负载机器学习。该演示可通过Alexnet神经网络模型加速图像（从ImageNet获得）分类。它可通过开源框架Caffe实现，也可采用Xilinx xDNN 库加速，从而可实现全面优化，为8位推理带来最高计算效率。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。
举报投诉
-
赛灵思
+关注
关注
32文章
1794浏览量
131246 -
机器学习
+关注
关注
66文章
8406浏览量
132563 -
深度学习
+关注
关注
73文章
5500浏览量
121111
发布评论请先 登录
相关推荐
利用Matlab函数实现深度学习算法
在Matlab中实现深度学习算法是一个复杂但强大的过程，可以应用于各种领域，如图像识别、自然语言处理、时间序列预测等。这里，我将概述一个基本的流程，包括环境设置、数据准备、模型设计、训练过程、以及测试和评估，并提供一个基于Mat
深度学习中的时间序列分类方法
时间序列分类（Time Series Classification, TSC）是机器学习和深度学习领域的重要任务之一，广泛应用于人体活动识别
深度学习中的无监督学习方法综述
深度学习作为机器学习领域的一个重要分支，近年来在多个领域取得了显著的成果，特别是在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。然而，
人工智能、机器学习和深度学习是什么
在科技日新月异的今天，人工智能（Artificial Intelligence, AI）、机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning,
深度学习与传统机器学习的对比
在人工智能的浪潮中，机器学习和深度学习无疑是两大核心驱动力。它们各自以其独特的方式推动着技术的进步，为众多领域带来了革命性的变化。然而，尽管它们都属于
FPGA在深度学习应用中或将取代GPU
，这使得它比一般处理器更高效。但是，很难对 FPGA 进行编程，Larzul 希望通过自己公司开发的新平台解决这个问题。
专业的人工智能硬件已经成为了一个独立的产业，但对于什么是深度学习
发表于 03-21 15:19
【技术科普】主流的深度学习模型有哪些？AI开发工程师必备！
接近于人工智能。它通过学习样本数据的内在规律和表示层次，对文字、图像和声音等数据进行解释。深度学习的目标是让机器像人一样具有分析
详解深度学习、神经网络与卷积神经网络的应用
在如今的网络时代，错综复杂的大数据和网络环境，让传统信息处理理论、人工智能与人工神经网络都面临巨大的挑战。近些年，深度学习逐渐走进人们的视线，通过深度学习解决若干问题的案例越来越多。一
工商网监
评论