相比GPU和GPP，FPGA在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。同时，算法
2016-07-28 12:16:38
7349 的主要有三种不同架构的器件种类：CPU，GPU，AI芯片/FPGA。CPU是一个通用架构芯片，其计算能力和数据带宽相对受到限制，面对大计算量的深度学习就显露出其缺点了。GPU含有大量的计算阵列，可以适用于大规模运算，而且其生态较为成熟和完整，所以现在包
2020-10-10 16:25:433349 
深度学习的核心就是"深度" ，从实现上深度学习神经网络就是一种包括多个隐含层的多层感知机，它通过组合低层特征，形成更为抽象的高层表示，用以描述被识别对象的高级属性类别或特征，深度学习的“深”就是指层数多。
2022-11-11 10:09:45647 深度学习这几年特别火，就像5年前的大数据一样，不过深度学习其主要还是属于机器学习的范畴领域内，所以这篇文章里面我们来唠一唠机器学习和深度学习的算法流程区别。
2023-09-06 12:48:401177 
人工智慧隶属于大範畴，包含了机器学习（Machine Learning） 与深度学习（Deep Learning）。如下图所示，我们最兴趣的深度学习则是规範于机器学习之中的一项分支，而以下段落将简单介绍机器学习与深度学习的差异。
2020-12-18 15:45:313870 
：面向自然语言处理的深度学习方法及应用 报 告 人：陈恩红 中国科学技术大学 报告摘要：深度学习在人工智能领域受到了广泛关注，并在图像、语音上都取得了很大的突破。本次报告将回顾和讨论深度学习在
2017-03-22 17:16:00
上涨，因为事实表明，它们的 GPU 在训练和运行 深度学习模型 方面效果明显。实际上，英伟达也已经对自己的业务进行了转型，之前它是一家纯粹做 GPU 和游戏的公司，现在除了作为一家云 GPU 服务
2024-03-21 15:19:45
在RK3399开发板上如何去实现一种人工智能深度学习框架呢？
2022-03-07 07:00:05
传统认知中，人工智能（AI）相关的深度学习应用，只有算力充沛的MPU或者是PC才能玩得转。可你是否想过，在一颗通用MCU上也能畅玩深度学习？这不是天方夜谭，NXP的工程师就在一个用例中，...
2021-07-20 06:51:32
目标最终结果的培训和验证。完成此操作后，针对嵌入式处理器的工具可将前端工具的输出转换为可在该嵌入式器件上或该嵌入式器件中执行的软件。TI深度学习（TIDL）框架（图3）支持在TI TDAx汽车处理器上
2019-03-13 06:45:03
深度学习在预测和健康管理中的应用综述摘要深度学习对预测和健康管理（PHM）引起了浓厚的兴趣，因为它具有强大的表示能力，自动化的功能学习能力以及解决复杂问题的一流性能。本文调查了使用深度学习在PHM
2021-07-12 06:46:47
一：深度学习DeepLearning实战时间地点：1 月 15日— 1 月18 日二：深度强化学习核心技术实战时间地点： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天报到 授课三天；提前环境部署 电脑
2021-01-09 17:01:54
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念，略微有些难以
2018-07-04 16:07:53
深度学习中的IoU概念理解
2020-05-29 09:24:28
深度学习中的图片增强
2020-05-28 07:03:11
在未来的某个时候，人们必定能够相对自如地运用人工智能，安全地驾车出行。这个时刻何时到来我无法预见；但我相信，彼时“智能”会显现出更“切实”的意义。与此同时，通过深度学习方法，人工智能的实际应用能够在
2022-11-11 07:55:50
深度学习常用模型有哪些？深度学习常用软件工具及平台有哪些？深度学习存在哪些问题？
2021-10-14 08:20:47
创客们的最酷“玩具” 智能无人机、自主机器人、智能摄像机、自动驾驶……今年最令硬件创客们着迷的词汇，想必就是这些一线“网红”了。而这些网红的背后，几乎都和计算机视觉与深度学习密切相关。 深度学习
2021-07-19 06:17:28
CPU优化深度学习框架和函数库机器学***器
2021-02-22 06:01:02
到准备模型，然后再在边缘的嵌入式系统上运行。训练深度学习模型是过程的工作量和时间密集型部分，其中通过提供需要时间和
2021-10-27 06:34:15
深度学习如何改进（一）
2019-07-01 16:46:00
深度学习进程
2020-06-14 16:48:46
笔记一天搞懂深度学习
2019-05-27 15:02:46
一：深度学习DeepLearning实战时间地点：1 月 15日— 1 月18 日二：深度强化学习核心技术实战时间地点： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天报到 授课三天；提前环境部署 电脑
2021-01-10 13:42:26
，高度模块化，可扩展性）。 • 同时支持卷积神经网络和循环神经网络，以及两者的组合。• 在 CPU 和 GPU 上无缝运行。--摘自《Keras：基于-Python-的深度学习库》
2018-06-04 22:32:12
`Nanopi深度学习之路这一系列的日记内容如下：1. 根据深度学习任务配置Nanopi2。2. 在Nanopi2上安装Keras和TensorFlow。3. 在Nanopi2上部署一个训练好的深度
2018-06-05 17:29:51
算法工程师修仙之路：Python深度学习（八）
2019-04-02 13:03:48
，TIDL TIOVX Node 调用TIDL 的深度学习加速库进行感知，并将结果进行输出。 图4. TIDL Runtime如图5所示，是TIDL的软件框架。在TIDL上，深度学习网络应用开发主要分为
2022-11-03 06:53:11
当Spark遇上TensorFlow分布式深度学习框架原理和实践
2019-09-09 08:46:51
（FPGA）提供了另一个值得探究的解决方案。日渐流行的FPGA设计工具使其对深度学习领域经常使用的上层软件兼容性更强，使得FPGA更容易为模型搭建和部署者所用。FPGA架构灵活，使得研究者能够在诸如GPU
2018-08-13 09:33:30
都出现了重大突破。深度学习是这些领域中所最常使用的技术，也被业界大为关注。然而，深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力，只有更好的硬件加速条件，才能满足现有数据和模型规模继续扩大的需求。 FPGA
2019-10-10 06:45:41
深度学习是什么意思
2020-11-11 06:58:03
要走，但我认为它在未来有很大的潜力。总结在这篇文章中，解释了两点：“什么是深度学习？”和“深度学习在FPGA上的优缺点”。在后续文章中，我们将为简单的图像分类任务在 FPGA 上创建推理设计。本教程中
2023-02-17 16:56:59
吴恩达深度学习 第三课 第三周 目标检测
2020-05-28 09:03:14
异常检测的深度学习研究综述原文：arXiv:1901.03407摘要异常检测是一个重要的问题，在不同的研究领域和应用领域都得到了很好的研究。本文的研究目的有两个：首先，我们对基于深度学习的异常检测
2021-07-12 07:10:19
MATLAB支持的模型有哪些呢？如何使用MATLAB帮助相关人员执行深度学习任务呢？
2021-11-22 07:48:19
下面来探讨一下深度学习在嵌入式设备上的应用，具体如下：1、深度学习的概念源于人工神经网络的研究，包含多个隐层的多层感知器(MLP) 是一种原始的深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象
2021-10-27 08:02:31
怎样从传统机器学习方法过渡到深度学习？
2021-10-14 06:51:23
请问一下什么是深度学习？
2021-08-30 07:35:21
为帮助数据科学家和开发人员充分利用深度学习领域中的机遇，NVIDIA为其深度学习软件平台发布了三项重大更新，它们分别是NVIDIA DIGITS 4、CUDA深度神经网络库(cuDNN)5.1和全新的GPU推理引擎(GIE)。
NVIDIA深度学习软件平台推三项重大更新
2016-08-06 15:00:261806 FPGA是深度学习的未来，学习资料，感兴趣的可以看看。
2016-10-26 15:29:04
0 本文我们就来分析目前主流的深度学习芯片的优缺点。 CPU 不适合深度学习 深度学习与传统计算模式最大的区别就是不需要编程，它是从输入的大量数据中自发地总结出规律，而传统计算模式更多都需要人为提取所需
2017-09-27 15:24:592 深度学习技术 这一轮AI的技术突破，主要源于深度学习技术，而关于AI和深度学习的发展历史我们这里不重复讲述，可自行查阅。我用了一个多月的业务时间，去了解和学习了深度学习技术，在这里，我尝试以一名业务
2017-09-30 14:35:192 深度学习与传统的机器学习最主要的区别在于随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。这是因为深度学习算法需要大量的数据来完美地理解它。另一方面，在这种情况下，传统的机器学习算法使用制定的规则，性能会比较好。
2017-10-27 16:50:181719 
开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者提供
2017-11-15 19:04:0822196 
机器学习和深度学习变得越来越火。突然之间，不管是了解的还是不了解的，所有人都在谈论机器学习和深度学习。无论你是否主动关注过数据科学，你应该已经听说过这两个名词了。如果你想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别，请阅读本篇文章，我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。
2017-11-16 01:38:062821 
深度学习（DeepLearning）的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络（DBN）提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层
2018-07-13 08:35:00112912 深度强化学习DRL自提出以来， 已在理论和应用方面均取得了显著的成果。尤其是谷歌DeepMind团队基于深度强化学习DRL研发的AlphaGo，将深度强化学习DRL成推上新的热点和高度，成为人工智能历史上一个新的里程碑。因此，深度强化学习DRL非常值得研究。
2018-06-29 18:36:0027596 几乎所有深度学习的研究者都在使用GPU，但是对比深度学习硬鉴方案，ASIC、FPGA、GPU三种究竟哪款更被看好？主要是认清对深度学习硬件平台的要求。
2018-02-02 15:21:4010203 
近年来，深度学习作为机器学习中比较火的一种方法出现在我们面前，但是和非深度学习的机器学习相比（我将深度学习归于机器学习的领域内），还存在着几点很大的不同，具体来说，有以下几点.
2018-05-02 10:30:004135 本深度学习是什么？了解深度学习难吗?让你快速了解深度学习的视频讲解本文档视频让你4分钟快速了解深度学习
深度学习的概念源于人工智能的人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
2018-08-23 14:36:1616 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
2018-10-07 15:19:0011904 深度学习到底有多热，这里我就不再强调了，也因此有很多人关心这样的几个问题，“适不适合转行深度学习（机器学习）”，“怎么样转行深度学习（机器学习）”，“转行深度学习需要哪些入门材料？”等等。
2018-10-19 14:07:192467 本文从硬件加速的视角考察深度学习与FPGA，指出有哪些趋势和创新使得这些技术相互匹配，并激发对FPGA如何帮助深度学习领域发展的探讨。
2019-06-28 17:31:466529 微软发布了 Project Brainwave，一个基于 FPGA 的低延迟深度学习云平台。微软官方测评显示，当使用英特尔的 Stratix 10 FPGA，Brainwave 不需要任何
2019-07-03 14:58:52883 Zebra 可消除深度学习推断中具有挑战性的编程及 FPGA 任务。Zebra 可轻松部署和适应广泛的神经网络及框架。
2019-07-21 10:59:09893 
相比GPU和GPP，FPGA在满足深度学习的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。凭借流水线并行计算的能力和高效的能耗，FPGA将在一般的深度学习应用中展现GPU和GPP所没有的独特优势。
2019-10-18 15:48:141326 做深度学习加速器已经两年了，从RTL设计到仿真验证，以及相应的去了解了Linux驱动，深度学习压缩方法等等。
2020-03-08 16:29:008342 
深度学习是机器学习与神经网络、人工智能、图形化建模、优化、模式识别和信号处理等技术融合后产生的一个领域。
2020-11-05 09:31:194710 回顾深度学习框架的演变，我们可以清楚地看到深度学习框架和深度学习算法之间的紧密耦合关系。这种相互依赖的良性循环推动了深度学习框架和工具的快速发展。
2021-01-21 13:46:552476 深度学习算法现在是图像处理软件库的组成部分。在他们的帮助下，可以学习和训练复杂的功能;但他们的应用也不是万能的。 “机器学习”和“深度学习”有什么区别？ 在机器视觉和深度学习中，人类视觉的力量和对视
2021-03-12 16:11:007762 
Python深度学习教材资料下载。
2021-06-01 14:40:3240 本文将带您了解深度学习的工作原理与相关案例。 什么是深度学习？ 深度学习是机器学习的一个子集，与众不同之处在于，DL 算法可以自动从图像、视频或文本等数据中学习表征，无需引入人类领域的知识。深度
2022-04-01 10:34:108688 AI在汽车中的应用：实用深度学习
2022-11-01 08:26:190 GPU 引领的深度学习
2023-01-04 11:17:16477 人工智能的概念在1956年就被提出，如今终于走入现实，离不开一种名为“深度学习”的技术。深度学习的运作模式，如同一场传话游戏。给神经网络输入数据，对数据的特征进行描述，在神经网络中层层传递，最终
2023-01-14 23:34:43588 
先大致讲一下什么是深度学习中优化算法吧，我们可以把模型比作函数，一种很复杂的函数：h(f(g(k(x))))，函数有参数，这些参数是未知的，深度学习中的“学习”就是通过训练数据求解这些未知的参数。
2023-02-13 15:31:481016 
这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
2023-03-03 09:52:131088 FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种灵活的可编程硬件设备，它在深度学习应用领域中具有许多优势。
2023-03-09 09:41:151350 人工智能包含了机器学习和深度学习。你可以在图中看到，机器学习是人工智能的子集，深度学习是机器学习的子集。所以人工智能、机器学习和深度学习这三者的关系就像爷爷、父亲与儿子。
2023-03-29 11:04:101101 
这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
2023-04-12 10:19:34533 这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
2023-05-04 11:22:36651 
深度学习可以学习视觉输入的模式，以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元(GPU)上训练和执行，以减少计算时间。
2023-05-05 11:35:28720 智造之眼®科学设计深度学习各应用流程，在尽量简化前期准备工作的基础上为客户提供稳定且准确的深度学习解决方案。
2023-05-04 16:55:52424 
可扩展且保密的深度学习
2023-06-28 16:09:14194 
深度学习和神经网络的区别在于隐藏层的深度。一般来说，神经网络的隐藏层要比实现深度学习的系统浅得多，而深度学习的在隐藏层可以有很多层。
2023-07-28 10:44:27296 
深度学习基本概念 深度学习是人工智能（AI）领域的一个重要分支，它模仿人类神经系统的工作方式，使用大量数据训练神经网络，从而实现自动化的模式识别和决策。在科技发展的今天，深度学习已经成为了计算机
2023-08-17 16:02:49980 深度学习的七种策略 深度学习已经成为了人工智能领域的热门话题，它能够帮助人们更好地理解和处理自然语言、图形图像、语音等各种数据。然而，要想获得最好的效果，只是使用深度学习技术不够。要获得最好的结果
2023-08-17 16:02:531167 深度学习算法简介 深度学习算法是什么?深度学习算法有哪些? 作为一种现代化、前沿化的技术，深度学习已经在很多领域得到了广泛的应用，其能够不断地从数据中提取最基本的特征，从而对大量的信息进行机器学习
2023-08-17 16:02:565997 深度学习是什么领域 深度学习是机器学习的一种子集，由多层神经网络组成。它是一种自动学习技术，可以从数据中学习高层次的抽象模型，以进行推断和预测。深度学习广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理
2023-08-17 16:02:59986 什么是深度学习算法？深度学习算法的应用 深度学习算法被认为是人工智能的核心，它是一种模仿人类大脑神经元的计算模型。深度学习是机器学习的一种变体，主要通过变换各种架构来对大量数据进行学习以及分类处理
2023-08-17 16:03:041300 深度学习框架是什么？深度学习框架有哪些？ 深度学习框架是一种软件工具，它可以帮助开发者轻松快速地构建和训练深度神经网络模型。与手动编写代码相比，深度学习框架可以大大减少开发和调试的时间和精力，并提
2023-08-17 16:03:091585 深度学习框架的作用是什么 深度学习是一种计算机技术，它利用人工神经网络来模拟人类的学习过程。由于其高度的精确性和精度，深度学习已成为现代计算机科学领域的重要工具。然而，要在深度学习中实现高度复杂
2023-08-17 16:10:571071 常重要的。本文将提供一些选择建议，以及如何决定使用哪种框架和算法。 首先，选择框架。目前，深度学习领域最流行和使用最广泛的框架有TensorFlow、PyTorch、Keras和Caffe。以下是每个框架的优缺点： TensorFlow：Google开发的一个框架，支持大规
2023-08-17 16:11:05342 深度学习算法库框架学习 深度学习是一种非常强大的机器学习方法，它可以用于许多不同的应用程序，例如计算机视觉、语言处理和自然语言处理。然而，实现深度学习技术需要使用一些算法库框架。在本文中，我们将探讨
2023-08-17 16:11:07411 深度学习框架连接技术 深度学习框架是一个能够帮助机器学习和人工智能开发人员轻松进行模型训练、优化及评估的软件库。深度学习框架连接技术则是需要使用深度学习模型的应用程序必不可少的技术，通过连接技术
2023-08-17 16:11:16443 深度学习框架和深度学习算法教程 深度学习是机器学习领域中的一个重要分支，多年来深度学习一直在各个领域的应用中发挥着极其重要的作用，成为了人工智能技术的重要组成部分。许多深度学习算法和框架提供
2023-08-17 16:11:26637 深度学习服务器怎么做 深度学习服务器diy 深度学习服务器主板用什么 随着人工智能的飞速发展，越来越多的人开始投身于深度学习领域。但是，随着深度学习的算法越来越复杂，需要更大的计算能力才能运行
2023-08-17 16:11:29489 机器学习和深度学习的区别 随着人工智能技术的不断发展，机器学习和深度学习已经成为大家熟知的两个术语。虽然它们都属于人工智能技术的研究领域，但它们之间有很大的差异。本文将详细介绍机器学习和深度学习
2023-08-17 16:11:402726 深度学习和机器学习是机器学习领域中两个重要的概念，都是人工智能领域非常热门的技术。两者的关系十分密切，然而又存在一定的区别。下面从定义、优缺点和区别方面一一阐述。
2023-08-21 18:27:151639 机器学习和深度学习是当今最流行的人工智能(AI)技术之一。这两种技术都有助于在不需要人类干预的情况下让计算机自主学习和改进预测模型。本文将探讨机器学习和深度学习的概念以及二者之间的区别。
2023-08-28 17:31:09885 深度学习作为机器学习的一个分支，其学习方法可以分为监督学习和无监督学习。两种方法都具有其独特的学习模型：多层感知机 、卷积神经网络等属于监 督学习；深度置信网 、自动编码器 、去噪自动编码器 、稀疏编码等属于无监督学习。
2023-10-09 10:23:42301 
一、引言 随着深度学习技术的快速发展，其在语音识别领域的应用也日益广泛。深度学习技术可以有效地提高语音识别的精度和效率，并且被广泛应用于各种应用场景。本文将探讨深度学习在语音识别中的应用及所面临
2023-10-10 18:14:53444 人工智能的飞速发展，深度学习作为其重要分支，正在推动着诸多领域的创新。在这个过程中，GPU扮演着不可或缺的角色。就像超级英雄电影中的主角一样，GPU在深度学习中拥有举足轻重的地位。那么，GPU在深度
2023-12-06 08:27:37608 
2016年AlphaGo 击败韩国围棋冠军李世石，在媒体报道中，曾多次提及“深度学习”这个概念。
2024-01-15 10:31:30402 
VisionBank Ai 深度学习视觉解决方案VisionBank Ai是专为生产加工制造业设计的深度学习视觉解决方案，它是将传统算法工具库和深度学习相融合。传统算法工具库作为标准算法工具，使用者
2021-04-02 14:07:08
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