神经网络引擎的芯片

专门针对Arm嵌入式设备优化的神经网络推理引擎Tengine + HCL，不同人群的量身定制

原文链接：http://tecdat.cn/?p=5725 神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。如何构建神经网络？神经网络包括：输入层：根据现有数据获取输入的层隐藏层：使用反向传播优化输入变量权重的层，以提高模型的预测能力输出层：基于输入和隐藏层的数据输出预测

今天学习了两个神经网络，分别是自适应谐振（ART）神经网络与自组织映射（SOM）神经网络。整体感觉不是很难，只不过一些最基础的概念容易理解不清。首先ART神经网络是竞争学习的一个代表，竞争型学习

卷积神经网络(CNN)究竟是什么，鉴于神经网络在工程上经历了曲折的历史，您为什么还会在意它呢? 对于这些非常中肯的问题，我们似乎可以给出相对简明的答案。

最近在学习电机的智能控制，上周学习了基于单神经元的PID控制，这周研究基于BP神经网络的PID控制。神经网络具有任意非线性表达能力，可以通过对系统性能的学习来实现具有最佳组合的PID控制。利用BP

基于光学芯片的神经网络训练解析，不看肯定后悔

全连接神经网络和卷积神经网络的区别

简单理解LSTM神经网络

神经网络的并行特点，而且它还可以根据设计要求配置硬件结构，例如根据实际需要，可灵活设计数据的位宽等。随着数字集成电路技术的飞速发展，FPGA芯片的处理能力得到了极大的提升，已经完全可以承担神经网络数据压缩

将神经网络移植到STM32最近在做的一个项目需要用到网络进行拟合，并且将拟合得到的结果用作控制，就在想能不能直接在单片机上做神经网络计算，这样就可以实时计算，不依赖于上位机。所以要解决的主要是两个

基于深度学习的神经网络算法

人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)是一种类似生物神经网络的信息处理结构，它的提出是为了解决一些非线性，非平稳，复杂的实际问题。那有哪些办法能实现人工神经网络呢？

i.MX 8开发工具从相机获取数据并使用一个GPU并应用图像分割算法。然后将该信息馈送到专用于识别交通标志的神经网络推理引擎的另一GPU。

卷积神经网络模型发展及应用转载****地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个

`BP神经网络首先给出只包含一个隐层的BP神经网络模型（两层神经网络）： BP神经网络其实由两部分组成：前馈神经网络：神经网络是前馈的，其权重都不回送到输入单元，或前一层输出单元（数据信息是单向

习神经神经网络，对于神经网络的实现是如何一直没有具体实现一下：现看到一个简单的神经网络模型用于训练的输入数据:对应的输出数据:我们这里设置：1：节点个数设置：输入层、隐层、输出层的节点

视觉任务中，并取得了巨大成功。然而，由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储与计算仍然是一个巨大的挑战。前面几篇介绍了如何在嵌入式AI芯片上部署神经网络：【嵌入式AI开发】篇五|实战篇一：STM32cubeIDE上部署神经网络之pytorch搭建指纹识别模型.onnx...

前言前面我们通过notebook，完成了在PYNQ-Z2开发板上编写并运行python程序。我们的最终目的是基于神经网络，完成手写的数字识别。在这之前，有必要讲一下神经网络的基本概念和工作原理。何为

图卷积神经网络

最简单的神经网络

以前的神经网络几乎都是部署在云端（服务器上），设备端采集到数据通过网络发送给服务器做inference（推理），结果再通过网络返回给设备端。如今越来越多的神经网络部署在嵌入式设备端上，即

反馈神经网络算法

卷积神经网络的优点