卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺(visual perception)機制構(gòu)建,可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習,其隱含層內(nèi)的卷積核參數(shù)共享和層間連接的稀疏性使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠以較小的計算量對格點化(grid-like topology)特征,例如像素和音頻進行學習、有穩(wěn)定的效果且對數(shù)據(jù)沒有額外的特征工程(feature engineering)要求。
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。
舉報投訴
-
FPGA
+關注
關注
1624文章
21575瀏覽量
600773 -
音頻
+關注
關注
29文章
2818瀏覽量
81109 -
神經(jīng)網(wǎng)絡
+關注
關注
42文章
4729瀏覽量
100351
發(fā)布評論請先 登錄
相關推薦
【PYNQ-Z2申請】基于PYNQ的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加速
,得到訓練參數(shù)2、利用開發(fā)板arm與FPGA聯(lián)合的特性,在arm端實現(xiàn)圖像預處理已經(jīng)卷積核神經(jīng)網(wǎng)絡的池化、激活函數(shù)和全連接,在FPGA端
發(fā)表于 12-19 11:37
基于賽靈思FPGA的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)設計
FPGA 上實現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 (CNN)。CNN 是一類深度神經(jīng)網(wǎng)絡,在處理大規(guī)模圖像識別任務
發(fā)表于 06-19 07:24
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡—深度卷積網(wǎng)絡:實例探究及學習總結(jié)
《深度學習工程師-吳恩達》03卷積神經(jīng)網(wǎng)絡—深度卷積網(wǎng)絡:實例探究 學習總結(jié)
發(fā)表于 05-22 17:15
什么是深度學習?使用FPGA進行深度學習的好處?
FPGA實現(xiàn)。易于適應新的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)深度學習是一個非常活躍的研究領域,每天都在設計新的 DNN。其中許多結(jié)合了現(xiàn)有的標準計算,但有些需要全新的計算方法。特別是在具有特殊結(jié)構(gòu)的
發(fā)表于 02-17 16:56
基于FPGA的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡服務優(yōu)化和編譯測試
,自然語言處理,推薦算法,圖像識別等廣泛的應用領域。 FPGA云服務器提供了基于FPGA的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡加速服務,單卡提供約3TOPs的定
發(fā)表于 11-15 16:56
?824次閱讀
如何通過FPGA實現(xiàn)深度卷積網(wǎng)絡(3)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡具有表征學習(representation learning)能力,能夠按其階層結(jié)構(gòu)對輸入信息進行平移不變分類(shift-invariant classification),因此也
如何采用FPGA技術實現(xiàn)深度卷積網(wǎng)絡(2)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡,是深度學習的代表算法之一 。
使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)深度導向顯著性檢測算法
針對目前基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的顯著性檢測算法存在對復雜場景圖像目標檢測不完整、背景噪聲多的問題,提出一種深度特征導向顯著性檢測算法。該算法是基于現(xiàn)有底層特征與
發(fā)表于 11-15 17:56
?0次下載
如何用OpenCL實現(xiàn)FPGA上的大型卷積網(wǎng)絡加速?
PipeCNN可實現(xiàn)性 PipeCNN論文解析:用OpenCL實現(xiàn)FPGA上的大型卷積網(wǎng)絡加速 2.1 已
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡原理:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡原理:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法 卷積
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和深度神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)缺點 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和深度神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別
深度神經(jīng)網(wǎng)絡是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習算法,其主要特點是由多層神經(jīng)元構(gòu)成,可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動調(diào)整神經(jīng)元之間的權重,從而實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行預測和分類。
發(fā)表于 08-21 17:07
?3803次閱讀
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的原理與實現(xiàn)
1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)是一種深度學習模型,廣泛應用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領域。 卷積神經(jīng)
深度學習與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用
隨著人工智能技術的飛速發(fā)展,深度學習和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network, CNN)作為其中的重要分支,已經(jīng)在多個領域取得了顯著的應用成果。從圖像識
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)原理
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)是一種深度學習模型,廣泛應用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領域。本文將詳細介紹卷積神經(jīng)
評論