通过之前的【来实战】系列课程,相信大家已经从理论到实战,对在嵌入式平台部署深度学习模型有了比较全面的了解。今天是本系列【来实战】的最后一期课程,我们将与您一起探讨嵌入式深度学习未来的发展趋势,带您探索深度学习的最新进展及其面临的挑战。课程内容将涵盖注意力
嵌入式深度学习-硬件与算法协同优化本系列博客主要以Bert Moons《Embedded Deep Learning》翻译而成Goetschalckx K, Moons B, Lauwereins S, Andraud M, Verhelst M (2018) Optimized hierarchical cascaded processing. IEEE J Emerging Sel Top Circuits Syst. https://doi.org/10.1109/JETCAS.2018.2839347 简介...
在嵌入式开发中，未来在嵌入式平台上部署深度学习算法方面会有令人兴奋的进步。深度学习与物联网(IoT)设备的集成进一步扩展了嵌入式人工智能的可能性。为嵌入式平台上的深度学习算法量身定制的硬件设计也有望实现，从而提高效率和性能。在嵌入式平台上部署深度学习算法涉及一个结构化的过程，该过程优化模型，考虑硬件约...
本期课程为初学者打造坚实的入门基础。涵盖机器学习的核心概念、必备的数学知识以及多种基础模型。本节内容旨在为后续深入学习深度学习理论和实践开发打下关键的基石。
本期课程将带您探索深度学习的最新进展及其面临的挑战。课程涵盖注意力机制、深度生成模型、深度强化学习、图神经网络等前沿领域,并讨论深度学习在实际应用中的局限性和未来发展趋势,为大家提供深度学习领域的全面视角。
卷积神经网络(CNN)是深度学习中的明星算法,但它们在嵌入式设备上的实现却是一个挑战。这本书详细阐述了如何设计高效的CNN处理器,利用并行性、数据重用、稀疏运算和低精度计算来提高性能。 硅原型验证 🏭 理论再好,没有实践的验证也是纸上谈兵。这本书通过四个真实的硅原型来支持其理论和实践的结合。每个原型都...
更高效的硬件加速器:随着ASIC、FPGA等硬件加速器的不断发展,嵌入式平台将能够更高效地运行深度学习模型。 自动化部署工具:将出现更多的自动化部署工具,帮助开发者将深度学习模型快速、准确地部署到嵌入式平台上。 边缘计算与云计算的融合:边缘计算和云计算将实现更紧密的融合,通过协同工作来提高整体系统的性能和效率。
谷歌也不甘示弱,通过引入TensorFlow Lite铺平了深度学习算法在移动和嵌入式设备的道路,TensorFlow Lite是一个被设计用来快速启动TensorFlow模型的平台,它能够适应移动设备的小内存占用和利用任何加速硬件,像是嵌入式GPU。开发框架还具有可以在可用时自动使用设备硬件加速器的接口。
本期课程将深入探讨提升深度学习模型性能的多种策略。从网络结构优化到小批量梯度下降,学习率和梯度调整,再到参数初始化与数据预处理,逐层归一化技术。课程还将涵盖超参数调优及过拟合与正则化方法,为大家提供一套全面的模型优化工具。科技 计算机技术 人工智能 学习 嵌入式平台 网络结构 数据 参数 互联网 深度学习 ...
选择嵌入式深度学习视觉模型还需要确保格式相对标准(如TensorFlow Lite),以便可能直接将其转换为设备的需求。幸运的是,开源视觉模型的可用广度意味着从头开始设计和训练深度学习模型在很大程度上已成为过去。 Machine Vision 使模型适应既定应用 在评估嵌入式模型用于机器视觉的适用性时,某些特定应用的性能可能并不理想。这...