知識普及：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型是怎樣工作的？可以做些什么？

在走進深度學習的過程中，最吸引作者的是一些用于給對象分類的模型。最新的科研結果表示，這類模型已經(jīng)可以在實時視頻中對多個對象進行檢測。而這就要歸功于計算機視覺領域最新的技術革新。 眾所周知

美光科技推出綜合性人工智能開發(fā)平臺

收購 FWDNXT 為創(chuàng)新內存和人工智能工作負載提供重要基石

#Deep Learning回顧#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNet

原文：#Deep Learning回顧#之LeNet、AlexNet、GoogLeNet、VGG、ResNetCNN的發(fā)展史? ? ? ?上一篇回顧講的是2006年Hinton他們的Science

AlexNet層級分析

先盜一圖，摘自ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks（Hinton） 由作者的原文可知，AlexNet模型在訓

基于CNN的紅外圖像預處理系統(tǒng)的研究與設計

Facebook進軍新聞界！與CNN ?？怂惯_成合作協(xié)議

當?shù)貢r間星期三，F(xiàn)acebook宣布將向數(shù)家新聞機構提供資金，為其平臺制作獨家原創(chuàng)新聞節(jié)目。這些新聞節(jié)目將登陸Watch頻道——Facebook專門用來播放原創(chuàng)視頻節(jié)目的頻道。

人工智能診斷皮膚癌 比醫(yī)生還精準

德國、法國與美國科學家的一項聯(lián)合研究發(fā)現(xiàn)，人工智能診斷皮膚癌的能力首次超越皮膚科醫(yī)生，有助加快診斷過程，幫助病人盡早對抗癌癥，并降低正常的痣被誤診為癌癥的風險。

介紹一款基于FPGA的CNN硬件加速器IP

隨著人工智能(AI)的不斷發(fā)展，它已經(jīng)從早期的人工特征工程進化到現(xiàn)在可以從海量數(shù)據(jù)中學習，機器視覺、語音識別以及自然語言處理等領域都取得了重大突破。CNN(Convolutional Neural Network，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)在人工智能領域受到越來越多的青睞，它是深度學習技術中極具代表性的網(wǎng)絡結構之一，尤其在圖像處理領域取得了很大的成功。隨著網(wǎng)絡變得越來越大、越來越復雜，我們需要大量的計算資源來對其進行訓練，因此人們紛紛將注意力轉向FPGA(Field Programmable Gate Array，現(xiàn)