关于神经网络，你不得不知的三大要点
judy 在 周四, 08/03/2023 - 16:40 提交
神经网络是一个具有相连节点层的计算模型，其分层结构与大脑中的神经元网络结构相似
神经网络是一种受到生物神经系统启发而设计的计算模型，用于机器学习和人工智能领域。神经网络由大量的人工神经元（模拟生物神经元）组成，这些神经元通过连接权重相互连接，形成网络结构。神经网络的目标是通过学习和调整权重来模拟和解决复杂的问题。
神经网络
FPGA 上 Once-for-All 神经网络与 AutoML 技术
judy 在 周二, 07/20/2021 - 09:14 提交
为专用硬件架构设计神经网络，是近年来的热门话题，特别是在边缘器件上。在本次演讲视频中，您将了解如何借助 Once-for-All 神经网络，以低成本形式为 Xilinx 普及型 AI 平台 Vitis AI 搜索和部署高效率模型。
【白皮书下载】具有小浮点的高性能神经网络 (v1.0)
judy 在 周五, 06/18/2021 - 10:21 提交
本白皮书介绍了一种7位小浮点（SFP）数字表示法，可以实现深度神经网络模型，其精度与INT8相同，但ResNet-50的性能高出60%。
Mipsology与E-Elements签署亚太设计合作协议 基于FPGA的神经网络推理加速
judy 在 周五, 04/16/2021 - 11:02 提交
AI 软件创新者Mipsology今天宣布与FPGA服务培训、设计和技术服务供应商E-Elements达成设计合作伙伴关系。E-Elements将Xilinx solutions与Mipsology公司的Zebra AI 推理加速器结合在一起，为亚洲医疗、机器人和自动交通行业设计产品与服务。
提升效率的神经网络模型出现了！
judy 在 周三, 12/09/2020 - 17:12 提交
神经网络可以被归类为一组大致模仿人脑建模方式的算法，能够通过引入新数据来完成“学习”过程。因此，开发专用的“计算高效型”神经网络模型，会为机器学习带来诸多好处。
TVM学习（一）
judy 在 周二, 12/08/2020 - 14:28 提交
使用FPGA进行神经网络加速需要编译器的支持，因为一个复杂的神经网络会产生大量的指令，手写指令不能满足通用化要求，费时又费力。编译器依据神经网络的图结构，产生硬件可执行指令序列。从广义上讲，编译器包括了前端和后端，前端主要实现从tensorflow等深度学习框架描述的网络结构形式到新表示的转化
基于Moffett AI 云的稀疏神经网络加速视觉搜索
judy 在 周二, 12/08/2020 - 09:32 提交
每美元的可视搜索吞吐量比 Amazon EC2 G4 实例快 10 倍。
FPGA加速神经网络的矩阵乘法
judy 在 周三, 04/29/2020 - 17:21 提交
本文描述了为实现深度学习神经网络推理应用程序中的矩阵乘法加速而设计的大型乘法脉动阵列的实现和评估。
【网上研讨会】：采用基于 Python 和神经网络的 Edge AI 加速可预测性维护的实现
judy 在 周三, 07/10/2019 - 09:14 提交
基于赛灵思技术的系统可以结合人工智能，通过采用“可预测性维护”的方案减少设备停机时间，从而最大限度地提高生产力。赛灵思的基于 Python 和神经网络的Edge AI 解决方案简化了硬件加速的可预测维护方案的实现，从而可以持续性地监控重要资产，分析数据，以及智能地为这些系统规划服务。
Xilinx公司改进AI芯片策略：值得关注的不仅仅是神经网络
judy 在 周二, 05/21/2019 - 09:11 提交
Xilinx公司希望引发开发人员在神经网络性能之外关注更多重要指标，从而在面向机器学习推理任务的半导体市场当中占据可观的市场份额。毕竟，芯片的最终目标在于支持应用，而不仅仅是神经网络本身