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如何使用FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法？
- 當(dāng)前，AI因?yàn)槠銫NN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))算法出色的表現(xiàn)在圖像識(shí)別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位。基本的CNN算法需要大量的計(jì)算和數(shù)據(jù)重用，非常適合使用FPGA來實(shí)現(xiàn)。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(zhǎng)的演講并討論了包括清華大學(xué)在內(nèi)的中國(guó)各大學(xué)研究CNN的一些成果?！ ≡谶@項(xiàng)研究中出現(xiàn)了一些和CNN算法實(shí)現(xiàn)能耗相關(guān)的幾個(gè)有趣的結(jié)論： ?、傧薅ㄊ褂闷螹emory; ?、?/li>
- 關(guān)鍵字： FPGA CNN
基于CNN的海空目標(biāo)檢測(cè)
- 1 引 言 艦船航行在大海上，主要面臨來自空中，海面和水下的威脅，其中空中的威脅最大。這些目標(biāo)的主要特點(diǎn)是運(yùn)動(dòng)速度高，機(jī)動(dòng)頻繁，其背景也比較復(fù)雜，受云層、煙霧、波浪、飛鳥、山峰等影響較大。傳感器如熱像儀、電視攝像機(jī)、激光測(cè)距機(jī)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(biāo)的識(shí)別與跟蹤帶來很大困難。因此尋找一種能實(shí)時(shí)對(duì)圖像信號(hào)處理的、抗干擾的，并且適合大規(guī)模硬件開發(fā)與實(shí)現(xiàn)的算法是軍事界至今沒有完美解決的難題之一。 元(細(xì))胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Cellular Neural Networks，
- 關(guān)鍵字： 檢測(cè) CNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Matlab
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