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  • 最简单用TensorFlow实现CNN（cifar10数据集）
    最简单用TensorFlow实现CNN（cifar10数据集）
    CNN的本质是先把数据进行特征提取，再送进DNN。前面特征提取的部分可以概括为CBAPD，C表示卷积（convolution），B表示批标准化（batch normalization），A表示激活（activation），P表示池化（pool），D表示（dropout）
    721
    12/11 11:02
    CNN TensorFlow
  • 借助支持边缘 AI 的 MCU 优化实时控制系统中的系统故障检测
    借助支持边缘 AI 的 MCU 优化实时控制系统中的系统故障检测
    当前关于人工智能 (AI) 和神经网络的讨论主要集中在生成应用（生成图像、文本和视频），很容易忽视 AI 将为工业和基础设施应用中的电子产品带来变革的实际示例。 不过，虽然在电机驱动器、太阳能（如图 1 所示）和电池管理应用的实时控制系统中采用 AI 不会像新的大型语言模型那样引起大量关注，但使用边缘 AI 进行故障检测可以显著影响系统的效率、安全性和生产力。 图 1 太阳能电池板阵列 本文中将讨
    667
    11/28 08:10
    人工智能 MCU
  • 通过软件洞察和用例分析塑造的NPU IP架构
    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
    1855
    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
    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：
    1061
    06/06 07:19
    人工智能 CNN
  • 一文总结CNN中【各类卷积】操作
    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）。
    4010
    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
    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。
    6712
    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
    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。
    2894
    2023/08/25
    人工智能 NPU
  • Fashion-MNIST验证机识别率可达98%？
    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。
    1756
    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。
    2193
    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。
    3594
    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。
    1869
    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？
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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。
    206
    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。
    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。
    1.8万
    2023/09/19
    卷积神经网络 CNN

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