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 -
计算
+关注
关注
2文章
433浏览量
38534
发布评论请先 登录
相关推荐
【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
发表于 12-19 11:37
卷积神经网络模型发展及应用
神经网络已经广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割以及自然语言处理等领域。首先分析了典型卷积神经网络模型为提高其性能增加网络深度以及宽度的模
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?
FPGA实现。易于适应新的神经网络结构深度学习是一个非常活跃的研究领域,每天都在设计新的 DNN。其中许多结合了现有的标准计算,但有些需要全新的计算方法。特别是在具有特殊结构的
发表于 02-17 16:56
基于 FPGA 的目标检测网络加速电路设计
16 通道,是因为卷积运算模块为提升运算速度采用了 16 通道并行计算的结构。数据传输过程中将特征图,网络参数通过指针连续地存储在 DDR3 内存中,方便数据存取,提高传输效率。
PYNQ-Z
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
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
一种多层级特征融合就的深度卷积网络
采用卷积神经网络对单目图像的深度进行估计时,存在深度信息不精确、边缘模糊以及细节缺失等问题。为此,提出一种多层级特征融合结构的
发表于 03-16 09:21
•7次下载
评论