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    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
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    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)。
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    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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    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。
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    2021/02/20
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