卷积神经网络

卷积神经网络能用 INT4 为啥要用 INT8 ?- 最新白皮书下载

对于 AI 推断,在提供与浮点媲美的精度的同时,int8 的性能优于浮点。然而在资源有限的前提下,int8 不能满足性能要求,int4 优化是解决之道。通过 int4 优化,与现有的 int8 解决方案相比,赛灵思在实际硬件上可实现高达 77% 的性能提升。

【下载】在Xilinx器件上具有INT4优化的卷积神经网络

INT8提供了比浮点数更好的性能,精度可与AI推论相比。但是,如果INT8在有限的资源下无法满足所需的性能,则INT4优化就是答案。通过INT4优化,与当前的INT8解决方案相比,Xilinx可以在实际硬件上实现高达77%的性能提升。

基于FPGA加速的卷积神经网络识别系统

针对卷积神经网络(CNN)在通用CPU以及GPU平台上推断速度慢、功耗大的问题,采用FPGA平台设计了并行化的卷积神经网络推断系统。通过运算资源重用、并行处理数据和流水线设计,并利用全连接层的稀疏性设计稀疏矩阵乘法器,大大提高运算速度,减少资源的使用

卷积神经网络的最佳解释

CNN由由可学习权重和偏置的神经元组成。每个神经元接收多个输入,对它们进行加权求和,将其传递给一个激活函数并用一个输出作为响应。整个网络有一个损失函数,在神经网络开发过程中的技巧和窍门仍然适用于CNN。很简单,对吧?

那么,卷积神经网络与神经网络有什么不同呢?

卷积神经网络物体检测之感受野大小计算

学习RCNN系列论文时, 出现了感受野(receptive field)的名词, 感受野的尺寸大小是如何计算的,在网上没有搜到特别详细的介绍, 为了加深印象,记录下自己对这一感念的理解,希望对理解基于CNN的物体检测过程有所帮助。

【科普】卷积神经网络的特点和应用

1. 概念
英文名:convolutional neural network

是一种前馈神经网络,即表明没有环路,普通神经网络的 BP 算法只是用于方便计算梯度,也是前馈神经网络。

是深度学习结构的一种,是一种深度、前馈神经网络。

可以使用 BP 算法进行训练