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如何使用FPGA加速機器學(xué)習算法？
- 當前，AI因為其CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ))算法出色的表現在圖像識別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位?；镜腃NN算法需要大量的計算和數據重用，非常適合使用FPGA來(lái)實(shí)現。上個(gè)月，Ralph Wittig(Xilinx CTO Office的卓越工程師) 在2016年OpenPower峰會(huì )上發(fā)表了約20分鐘時(shí)長(cháng)的演講并討論了包括清華大學(xué)在內的中國各大學(xué)研究CNN的一些成果?！ ≡谶@項研究中出現了一些和CNN算法實(shí)現能耗相關(guān)的幾個(gè)有趣的結論： ?、傧薅ㄊ褂闷螹emory; ?、?/li>
- 關(guān)鍵字： FPGA CNN
基于CNN的?？漳繕藱z測
- 1 引 言 艦船航行在大海上，主要面臨來(lái)自空中，海面和水下的威脅，其中空中的威脅最大。這些目標的主要特點(diǎn)是運動(dòng)速度高，機動(dòng)頻繁，其背景也比較復雜，受云層、煙霧、波浪、飛鳥(niǎo)、山峰等影響較大。傳感器如熱像儀、電視攝像機、激光測距機等自身帶有噪聲，另外還會(huì )有各種形式的干擾，這些都給目標的識別與跟蹤帶來(lái)很大困難。因此尋找一種能實(shí)時(shí)對圖像信號處理的、抗干擾的，并且適合大規模硬件開(kāi)發(fā)與實(shí)現的算法是軍事界至今沒(méi)有完美解決的難題之一。 元(細)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Cellular Neural Networks，
- 關(guān)鍵字： 檢測 CNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) Matlab
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