CNN

• 通过软件洞察和用例分析塑造的NPU IP架构
  

  Ido Gus, 深度学习高级团队负责人, 传感器与音频业务部门, Ceva   神经处理单元（NPU）的出现彻底改变了机器学习领域，使深度学习任务所需的复杂数学计算得以高效地执行。通过优化矩阵乘法和卷积运算，NPU极大地增强了AI（人工智能）模型在各个领域的能力，从服务器群到电池驱动设备。 TinyML（微型机器学习）的出现进一步推动了AI的发展，其重点是在资源有限的嵌入式设备上实现机

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  07/15 13:51

  NPU mac
• 国方创新与燧原科技联合发起“方原会”长三角人工智能生态联盟
  

  近日，国方创新和燧原科技共同发起“方原会”长三角人工智能生态联盟。在“智算产业的商业化落地之路”圆桌环节中，与会的嘉宾们进行了全方位的深入讨论。 嘉宾们从多个维度探讨了人工AIGC（人工智能生成内容）和智算中心的商业化发展方向，认为AIGC技术在内容创造和企业个性化服务等方面具有巨大的商业潜力，并指出了算力优化适配和提升国产算力竞争力等挑战。 在谈论AIGC商业化落地时，澎峰科技COO王军辉表示：

  深圳王哥

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  06/06 07:19

  人工智能 CNN
• 一文总结CNN中【各类卷积】操作
  

  本文详细总结CNN中各类卷积，旨在指导 domain-specific 更好的模型设计，包括标准卷积，分组卷积（Group Conv），深度可分离卷积（Depthwise Separable Conv），转置卷积（Transposed Conv），空洞卷积（Dilated Conv），可变形卷积（Deformable Conv），和 特征重标定技术（Squeeze-and-Excitation）。

  全栈O-Jay

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  05/06 08:07

  卷积神经网络 CNN
• 一文总结经典卷积神经网络CNN模型
  

  CNN（卷积神经网络）更适合计算机视觉领域。下面总结从1998年至今的优秀CNN模型，包括LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、SENet、SqueezeNet、MobileNet。在了解巨佬们的智慧结晶，学习算法上的思路和技巧，便于我们自己构建模型，也便于我们做迁移学习。

  全栈O-Jay

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  05/05 08:07

  卷积神经网络 CNN
• 爱芯元智获评人工智能大会“最具创新价值产品奖”并正式发布爱芯派Pro
  

  目前，爱芯元智已经量产了四代多颗应用于不同行业领域的视觉感知芯片，并坚持基于算法、芯片、产品的垂直整合，为合作伙伴提供全栈式解决方案，帮助客户实现最新技术的快速落地。面向人工智能产业的高速发展，爱芯元智也将通过持续的技术创新，提高芯片性能、降低成本，让边端智能更加普惠，最终实现“普惠AI 造就美好生活”的使命。

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  2023/08/25

  人工智能 NPU
• Fashion-MNIST验证机识别率可达98%？
  

  看到一篇会议论文[1]，宣称用lenet-5在fmnist上可以实现超过98%的识别率。当时看到就惊呆了！先介绍一下论文主体内容：第一部分引言强调了CNN在计算机视觉中有广泛的应用，并引出了lenet5是一个重要的CNN模型，并分6个方面阐述Fashion-MNIST是一个复杂的数据集。

  森森Techdaily

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  2023/05/08

  计算机视觉 CNN
• 卷积神经网络简介：什么是机器学习？——第一部分
  本文讨论了CNN相对于经典线性规划的优势，后续文章《训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分》将讨论如何训练CNN模型，系列文章的第三部分将讨论一个特定用例，并使用专门的AI微控制器对模型进行测试。

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  2023/04/17

  人工智能 神经网络
• ​Transformer+CNN，引领新一代AI发展
  视觉应用作为人工智能最普及的基础设施层，重要性却不言而喻。它可以说是人工智能机器的‘眼睛’，赋予它感知的能力，使它能够‘看懂’这个世界。而计算机视觉中的深度神经网络（DNN）架构则是这双眼睛的‘视网膜’，赋予了它可视的源泉。

  TechSugar

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  2023/03/23

  卷积神经网络 CNN
• 一文精简介绍CNN神经网络
  这是love1005lin在CSDN上2021-11-19发布的一篇深度学习的卷积神经网，内容整理的精简，移动，现在将其进行转载，供大家参考。

  卓晴

  1978

  2021/12/07

  神经网络 卷积神经网络
• 我用90年代的古董电脑训练CNN
  在90年代的电脑上实现CNN是一种什么体验？

  量子位

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  2021/02/20

  AI 电脑
• 高速全局快门图像传感器如何减轻基于AI的视觉系统的负担
  视觉传感器对于数据采集正变得越来越重要。最初的简单图像传感器为摄影应用开发，如今的图像传感器用于向人工智能(AI)和机器学习系统提供高质量的输入。这些系统已成为利用新的和创新的处理器架构的精密决策实体。

  安森美半导体

  217

  2020/11/24

  传感器 AI
• 卷积神经网络的优缺点
  卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，在计算机视觉和模式识别领域取得了巨大的成功。它通过多层卷积和池化操作来提取图像特征，并通过全连接层进行分类或回归。本文将探讨卷积神经网络的优点和缺点，以及它在不同领域的应用。

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  1.3万

  01/04 13:20

  深度学习 卷积神经网络
• CNN神经网络的优缺点 CNN与NN的区别
  卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像处理领域广泛应用的深度学习模型。它的设计灵感来自于对生物视觉系统的研究，并通过多层卷积和池化操作实现对图像特征的有效提取。本文将重点探讨CNN神经网络的优缺点，并与传统神经网络（Neural Network，NN）进行比较。

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  1.8万

  2023/09/19

  卷积神经网络 CNN

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