CNN

CNN的本質(zhì)是先把數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，再送進(jìn)DNN。前面特征提取的部分可以概括為CBAPD，C表示卷積（convolution），B表示批標(biāo)準(zhǔn)化（batch normalization），A表示激活（activation），P表示池化（pool），D表示（dropout）

當(dāng)前關(guān)于人工智能 (AI) 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的討論主要集中在生成應(yīng)用（生成圖像、文本和視頻），很容易忽視 AI 將為工業(yè)和基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)用中的電子產(chǎn)品帶來(lái)變革的實(shí)際示例。 不過(guò)，雖然在電機(jī)驅(qū)動(dòng)器、太陽(yáng)能（如圖 1 所示）和電池管理應(yīng)用的實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)中采用 AI 不會(huì)像新的大型語(yǔ)言模型那樣引起大量關(guān)注，但使用邊緣 AI 進(jìn)行故障檢測(cè)可以顯著影響系統(tǒng)的效率、安全性和生產(chǎn)力。 圖 1 太陽(yáng)能電池板陣列 本文中將討

Ido Gus,?深度學(xué)習(xí)高級(jí)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人,?傳感器與音頻業(yè)務(wù)部門(mén), Ceva ? 神經(jīng)處理單元（NPU）的出現(xiàn)徹底改變了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，使深度學(xué)習(xí)任務(wù)所需的復(fù)雜數(shù)學(xué)計(jì)算得以高效地執(zhí)行。通過(guò)優(yōu)化矩陣乘法和卷積運(yùn)算，NPU極大地增強(qiáng)了AI（人工智能）模型在各個(gè)領(lǐng)域的能力，從服務(wù)器群到電池驅(qū)動(dòng)設(shè)備。 TinyML（微型機(jī)器學(xué)習(xí)）的出現(xiàn)進(jìn)一步推動(dòng)了AI的發(fā)展，其重點(diǎn)是在資源有限的嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)機(jī)

近日，國(guó)方創(chuàng)新和燧原科技共同發(fā)起“方原會(huì)”長(zhǎng)三角人工智能生態(tài)聯(lián)盟。在“智算產(chǎn)業(yè)的商業(yè)化落地之路”圓桌環(huán)節(jié)中，與會(huì)的嘉賓們進(jìn)行了全方位的深入討論。 嘉賓們從多個(gè)維度探討了人工AIGC（人工智能生成內(nèi)容）和智算中心的商業(yè)化發(fā)展方向，認(rèn)為AIGC技術(shù)在內(nèi)容創(chuàng)造和企業(yè)個(gè)性化服務(wù)等方面具有巨大的商業(yè)潛力，并指出了算力優(yōu)化適配和提升國(guó)產(chǎn)算力競(jìng)爭(zhēng)力等挑戰(zhàn)。 在談?wù)揂IGC商業(yè)化落地時(shí)，澎峰科技COO王軍輝表示：

本文詳細(xì)總結(jié)CNN中各類(lèi)卷積，旨在指導(dǎo) domain-specific 更好的模型設(shè)計(jì)，包括標(biāo)準(zhǔn)卷積，分組卷積（Group Conv），深度可分離卷積（Depthwise Separable Conv），轉(zhuǎn)置卷積（Transposed Conv），空洞卷積（Dilated Conv），可變形卷積（Deformable Conv），和 特征重標(biāo)定技術(shù)（Squeeze-and-Excitation）。