轉(zhuǎn)自光明科技:
責任編輯:xj
原文標題:睿芯團隊再獲突破,全球首款商用圖神經(jīng)網(wǎng)絡加速IP核正式發(fā)布
文章出處:【微信公眾號:SmarCo中科睿芯】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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(quán)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(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。
舉報投訴
-
神經(jīng)網(wǎng)絡
+關(guān)注
關(guān)注
42文章
4783瀏覽量
101239 -
IP
+關(guān)注
關(guān)注
5文章
1723瀏覽量
150030 -
IP核
+關(guān)注
關(guān)注
4文章
331瀏覽量
49664
原文標題:睿芯團隊再獲突破,全球首款商用圖神經(jīng)網(wǎng)絡加速IP核正式發(fā)布
文章出處:【微信號:gh_d66fc4899f4f,微信公眾號:SmarCo中科睿芯】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
人工神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)方法
在上一篇文章中,我們介紹了傳統(tǒng)機器學習的基礎知識和多種算法。在本文中,我們會介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)方法,供各位老師選擇。 01 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型之所
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理與算法
),是深度學習的代表算法之一。 一、基本原理 卷積運算 卷積運算是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的核心,用于提取圖像中的局部特征。 定義卷積核:卷積核是一個小的矩陣,用于在輸入圖像上滑動,提取局部特征。 滑動窗口:將卷積
什么是神經(jīng)網(wǎng)絡加速器?它有哪些特點?
神經(jīng)網(wǎng)絡加速器是一種專門設計用于提高神經(jīng)網(wǎng)絡計算效率的硬件設備。隨著深度學習技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應用,神經(jīng)網(wǎng)絡模型的復雜度和計算量急劇增加,對計算性能的要求也越來越高。傳統(tǒng)的通用處理器
BP神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的關(guān)系
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(Backpropagation Neural Network)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是兩種在人工智能和機器學習領域
BP神經(jīng)網(wǎng)絡和人工神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別
BP神經(jīng)網(wǎng)絡和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Networks,簡稱ANNs)之間的關(guān)系與區(qū)別,是神經(jīng)網(wǎng)絡領域中一個基礎且重要的話題。本文將從定義、結(jié)構(gòu)、算法、應用及未來發(fā)展等多個方面,詳細闡述BP
rnn是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡還是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
RNN(Recurrent Neural Network)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡,而非遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡是一種具有時間序列特性的神經(jīng)網(wǎng)絡,能夠處理序列數(shù)據(jù),具有記憶功能。以下是關(guān)于循環(huán)
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡嗎
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(Recurrent Neural Network,簡稱RNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(Recurrent Neural Network,簡稱RNN)實際上是同一個概念,只是不同的翻譯方式
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(Recurrent Neural Network,RNN)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network,CNN)是深度學習領域中兩種非常重要的神經(jīng)網(wǎng)絡
深度神經(jīng)網(wǎng)絡與基本神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別
在探討深度神經(jīng)網(wǎng)絡(Deep Neural Networks, DNNs)與基本神經(jīng)網(wǎng)絡(通常指傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡或前向神經(jīng)網(wǎng)絡)的區(qū)別時,我們需要從多個維度進行深入分析。這些維度包括
反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡和bp神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別
反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(Backpropagation Neural Network,簡稱BP神經(jīng)網(wǎng)絡)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡,它通過反向傳播算法來調(diào)整網(wǎng)絡中的權(quán)重和偏置,以達到最小化誤差的
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)原理
、訓練過程以及應用場景。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理 1.1 卷積操作 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的核心是卷積操作。卷積操作是一種數(shù)學運算,用于提取輸入數(shù)據(jù)的特征。在圖像處理中,卷積操作通常用于提取圖像的局部特征,如邊緣、紋理等。 假設輸入數(shù)據(jù)為一個二維矩陣,卷積
bp神經(jīng)網(wǎng)絡是深度神經(jīng)網(wǎng)絡嗎
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(Backpropagation Neural Network)是一種常見的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡,它使用反向傳播算法來訓練網(wǎng)絡。雖然BP神經(jīng)網(wǎng)絡在某些方面與深度
bp神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡區(qū)別是什么
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(Backpropagation Neural Network)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是兩種不同類型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡,它們在
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和bp神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Networks,簡稱CNN)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(Backpropagation Neural Networks,簡稱BPNN)是兩種
集成芯原神經(jīng)網(wǎng)絡處理器IP的AI類芯片已在全球范圍出貨超1億顆
2024年2月29日,中國上?!?b class='flag-5'>芯原股份 (芯原,股票代碼:688521.SH) 今日宣布集成了芯原神經(jīng)網(wǎng)絡處理器 (NPU) IP的人工
評論