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卷积神经网络CNN

标签:卷积,神经,神经网络,网络  2017-5-13 8:36:08  预览次

  现现在,随着计算义务的愈发繁重复杂,实时系统面临着一个前所未有的挑衅-不仅要快速处理所稀有据还要针对下一步工作作出智能的决策。卷积神经网络(CNN)是快速处理海量数据的关键,作为业界领先解决方案网四川11选5走势图,量身定制的 Tensilica? 处理器及 DSP 可以高效实行性能需求极高的 CNN 运算,是用户的不二之选。CNN 的应用领域特别很是广泛,重要包括图像和模式识别、语音识别、天然语言处理,以及视频分析。从智能手机到智能手表,从高级驾驶辅助系统(ADAS)到假造实际游戏机开发,再到无人机控制和安防设备,依靠高分辨率成像(1080p,4K,甚至更高)的应用领域正在快速发展。

本文引用地址:http://www.esouou.com/eepw.com7843/article/201705/359122.htm

  发展至今,高分辨度成像技术已经特别很是成熟,无论智能手机的人脸检测功能,安防系统的功能,照旧智能车辆的交通标志识别功能都已经离不开它;将来,它还将继承为无人驾驶的实现保驾护航(细致内容请参阅 Tensilica 视觉 DSP)。我们特别很是看好 CNN 技术在计算机视觉领域的应用前景,它将推动成像精度和正确度的大幅加强。

  神经网络由信息共享的人工互联“神经元”构成,每个互联神经元的数字权重都通过反复训练而得到持续优化,经过优秀训练的神经网络可以对图像或模式作出精准识别。神经网络包括多个由特性检测“神经元”组成的数据层,每一层的神经元都会对前一层不同组合的数据输入作出回应。

  图一:人工神经网络示意图

  卷积神经网络(CNN)是上述神经网络的其中一种,由一个或多个卷积层组成。CNN 通常包括一个下采样层,以及与标准神经网络同等的一个或多个全连接层。随着半导体技术的发展,芯片尺寸更小,高度并行处理器的功耗更低,基于卷积神经网络的计算机视觉解决方案将不再是纸上谈兵。



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