如何通過FPGA實(shí)現(xiàn)深度卷積網(wǎng)絡(luò)（3）
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表征學(xué)習(xí)（representation learning）能力，能夠按其階層結(jié)構(gòu)對(duì)輸入信息進(jìn)行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為“平移不變?nèi)斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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的記錄精度超過了人類。這些是通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN) 實(shí)現(xiàn)的，它們是在結(jié)構(gòu)上進(jìn)一步設(shè)計(jì)普通神經(jīng)
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基于FPGA的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)優(yōu)化和編譯測(cè)試
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
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發(fā)表于 08-21 17:07
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