如何通过FPGA实现深度卷积网络（3）
卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”
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
-
FPGA
+关注
关注
1610文章
21393浏览量
595440 -
神经网络
+关注
关注
42文章
4601浏览量
99465
发布评论请先 登录
相关推荐
从AlexNet到MobileNet，带你入门深度神经网络
通过堆叠卷积层使得模型更深更宽，同时借助GPU使得训练再可接受的时间范围内得到结果，推动了卷积神经网络甚至是深度学习的发展。下面是AlexN
发表于 05-08 15:57
【PYNQ-Z2申请】基于PYNQ的卷积神经网络加速
，得到训练参数2、利用开发板arm与FPGA联合的特性，在arm端实现图像预处理已经卷积核神经网络的池化、激活函数和全连接，在FPGA端
发表于 12-19 11:37
卷积神经网络模型发展及应用
卷积神经网络模型发展及应用转载****地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个
发表于 08-02 10:39
什么是深度学习？使用FPGA进行深度学习的好处？
的记录精度超过了人类。这些是通过卷积神经网络 (CNN) 和递归神经网络 (RNN) 实现的，它们是在结构上进一步设计普通神经
发表于 02-17 16:56
基于 FPGA 的目标检测网络加速电路设计
层组成，其中每个 Bundle 由 3×3 逐通道卷积，ReLU6 激活函数，1×1 逐点卷积，ReLU6 激活函数依次排 列组成。通过每
发表于 06-20 19:45
基于FPGA的深度卷积神经网络服务优化和编译测试
，自然语言处理，推荐算法，图像识别等广泛的应用领域。 FPGA云服务器提供了基于FPGA的深度卷积神经网络加速服务，单卡提供约3TOPs的定
发表于 11-15 16:56
•778次阅读
如何用FPGA技术实现深度卷积网络（7）
卷积神经网络仿造生物的视知觉（visual perception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经
如何用OpenCL实现FPGA上的大型卷积网络加速？
Xilinx zynq系列FPGA实现神经网络评估 本篇目录 1. 内存占用 1.1 FPGA程序中内存的实现方式 1.2 Zynq的BRA
工商网监
评论