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fm2018玩什么球队:采用卷积神经网络

文章作者:澳门永利娱乐 上传时间:2018-08-09


在计算机科学与工程学院的学生江承志脚下,有一个像蟹一样的小型机器人紧跟着他。在东北大学信息科学馆之前,下一步是积极推动神经芯片。广泛用于“互联网+”的相关领域。而对于复杂环境做出正确判断,传统的嵌入式处理器微控制器ARM,DSP无法实现深度学习的实时处理。它广泛用于图像分类和识别,目标跟踪等领域。在现实生活中很难实现和使用。它可以应用于智能汽车和无人驾驶汽车。该团队将跟随技术发展的趋势,研究基于神经芯片的高质量深度相机。蒋承志是东北大学的本科生。

这对计算机深度学习和低成本采集的便利性提出了更高的要求。目前,深度学习是指样本数据的内在规律性和深层特征,对其行为进行“深度学习”。市场应用潜力巨大!

要求计算机更“自给自足”以维持生活。深度学习平台依赖于庞大的CPU/GPU集群,但随着电子信息技术的发展,芯片可以连接到摄像头并植入机器人中。为了完成目标跟踪等更复杂的任务,蒋承志团队创新地将FPGA神经芯片用作深度学习的嵌入式处理器,并应用卷积神经网络算法,可以大大提高计算机感知和识别周围环境的能力。基于FPGA的目标跟踪装置,尺寸大大缩小的神经元芯片更适合嵌入式应用。目前,项目团队已成功将基于FPGA的神经芯片应用到深度学习的硬件资源中。只要设置了不同的参数,它就可以满足每个参数。现场的需求。蒋承志仔细检查了机器人的参数!

可以直接确定所需的目标;已经取得了很多成果。 “流式”(即工业生产试制)后,设备运行速度大大提高。嵌入式应用程序可以在许多领域实现,例如目标识别,跟踪,图像处理,语音和自然语言。

神经网络结构可以像人类一样自主地分析和学习新事物。不久前,他和他的同伴,叶烨,叶文强,甘一媛,利用创新团队将卷积神经网络和FPGA神经芯片作为一体。现场可编程功能逻辑门电路元件成本高昂,现场可编程门阵列FPGA神经芯片应用于人工智能深度学习领域,获得了国家级大学生创新项目资金。与此同时。

具有强大的并行处理数据功能和优势。并制作详细的记录。目前,该技术被用于文本,fm2018,团队图像处理,语音识别,机器翻译等领域,例如,大大降低了具有深度学习能力的设备的制造成本。卷积神经网络具有强大的特征提取能力,要求机器本身识别和感知周围环境,如人类,试图模仿芯片中的人脑以大规模并行方式处理信息。这种创新技术被广泛使用。 。

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