深度学习

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过多层神经网络对数据进行建模和学习，从而使计算机能够自动从数据中提取特征并进行预测。深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的突破，特别是在大数据和强大计算能力的支持下，深度学习已成为解决复杂问题的主要技术。

由于深度学习(DL)模型规模的不断增长，在大型单片芯片上实现用于深度学习的存内计算(IMC)面临面积、良率和制造成本方面的挑战。

FPGA做深度学习能走多远？

由 judy 提交于周五, 27 六月 2025 - 10:34

2017年，深鉴科技基于FPGA开发的语音识别引擎横空出世，性能达CPU的43倍，功耗仅为GPU的1/3.5。这一里程碑事件点燃了业界对FPGA赋能深度学习的期待。

本文将为您介绍与人工智能相关各种技术的概念介绍，以及先进的Edge AI（边缘人工智能）的最新发展与相关应用。

由 judy 提交于周五, 19 七月 2024 - 09:28

在本教程中，旨在加深对深度学习和 FPGA 的理解。

由 judy 提交于周四, 18 七月 2024 - 09:28

在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。

由 judy 提交于周二, 16 七月 2024 - 09:32

该论文主要围绕着深度学习应用对密集矩阵乘法（Matrix Multiply, MM）的大量需求展开

近年来，深度学习框架的快速发展使得人工智能应用领域取得了巨大的进步。其中，Caffe框架以其简单易用、高效快速的特点受到了广泛关注和应用。

空中客车使用了 AMD® Zynq™ UltraScale+™ MPSoC ZCU102 板以及长短期记忆 (LSTM) 模型

由 judy 提交于周五, 8 三月 2024 - 09:14

本文介绍高层次综合HLS在深度学习领域中取得的成果

嵌入式视觉提供一种低成本、低功耗和大批量的方法