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转载于 ：计算机科学与探索，专知
近年来，由于互联网的高速发展和大数据时代的来临，人工智能随之大热，而推动人工智能迅猛发展的正是深度学习的崛起。大数据时代需要迫切解决的问题是如何将极为复杂繁多的数据进行有效的分析使用，进而充分挖掘利用数据的价值并造福人类。深度学习作为一种实现机器学习的技术，正是解决这一问题的重要法宝，它在处理数据过程中发挥着重要作用并且改变了传统的机器学习方法，已被广泛应用于语音识别、图像识别和自然语言处理等研究领域。如何有效加速深度学习的计算能力一直是科研研究的重点。FPGA凭借其强大的并行计算能力和低功耗等优势成为GPU在加速深度学习领域的有力竞争者。从深度学习的几种典型模型出发，在FPGA加速技术现有特点的基础上从针对神经网络模型的加速器、针对具体问题的加速器、针对优化策略的加速器和针对硬件模板的加速器四方面概括总结了FPGA加速深度学习的研究现状，然后对比了不同加速技术和模型的性能，最后对未来可能发展的方向进行了展望。
http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2949.shtml
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数字信号处理相关2（深度学习基本单元（2d卷积模块）的fpga实现）
...;https://www.moore8.com/courses/1570 课程介绍 鉴于在深度学习加速方面的独特优势，FPGA已成为眼下最受关注的深度学习加速芯片。而Intel收购FPGA厂商Altera、亚马逊、腾讯、阿里等先后推出FPGA公有云，更使得“FPGA+深度学习... 查看详情
[综述]deepcompression/acceleration深度压缩/加速/量化
SurveyRecentAdvancesinEfficientComputationofDeepConvolutionalNeuralNetworks,[arxiv‘18]ASurveyofModelCompressionandAccelerationforDeepNeuralNetworks [arXiv‘17]QuantizationTheZipMLFrameworkforTrain 查看详情
为什么fpga在深度学习领域有着得天独厚的优势？
...。FPGA的并行计算能力可以使得深度学习算法在硬件上的加速比较明显。其次，FPGA具有低延迟和高带宽。在深度学习中，网络的训练和推断需要大量的数据传输和计算，因此低延迟和高带宽的硬件设备可以加速整个过... 查看详情
综述论文：当前深度神经网络模型压缩和加速方法速览
ASurveyofModelCompressionandAccelerationforDeepNeuralNetworks研究背景在神经网络方面，早在上个世纪末，YannLeCun等人已经使用神经网络成功识别了邮件上的手写邮编。至于深度学习的概念是由GeoffreyHinton等人首次提出，而在2012年&#... 查看详情
综述|深度学习编译器
...的焦点。学术业界一直缺乏对当前深度学习编译器框架的综述。最近北航的学者撰写了第一篇关于当下深度学习编译器的综述论文《TheDeepLearningCompiler: 查看详情
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深度学习的异构加速技术：ai需要一个多大的“心脏”？
...EG-架构平台部，主要研究方向为深度学习异构计算与硬件加速、FPGA云、高速视觉感知等方向的构架设计和优化。“深度学习的异构加速技术”系列共有三篇文章，主要在技术层面，对学术界和工业界异构加速的构架演进进行分... 查看详情
深度学习（综述，2015，应用）
0.原文DeepLearningAlgorithmswithApplicationstoVideoAnalyticsforASmartCity:ASurvey1.目标检测目标检测的目标是在图像中精确定位目标的位置。已经提出了许多使用深度学习算法的工作。我们回顾如下一些有代表性的工作：Szegedy[28]修改了深度卷积... 查看详情
学习--基于深度学习命名实体识别综述
ASurveyonDeepLearningforNamedEntityRecognitionhttps://arxiv.org/abs/1812.09449命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）是指从自由文本中识别出属于预定义类别的文本片段。NER任务最早由第六届语义理解会议（MessageUnderstandingConference）提出，当时仅... 查看详情
深度学习前言综述
本博客中的系列笔记主要针对Github上这本有关深度学习的书——《deeplearningbook》相关的读书笔记。针对当前热门的深度学习做一个基本的梳理，感兴趣的朋友可以看看！本书的章节安排结构如下人工智能人工智能(AI)是一... 查看详情
综述|多智能体深度强化学习
...于：专知【论文标题】多智能体深度强化学习：综述Multi-agentdeepreinforcementlearning:asurvey【作者团队】SvenGronauer,KlausDiepold 查看详情
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4.基于深度学习的目标检测算法的综述(转)
4.基于深度学习的目标检测算法的综述(转)原文链接：https://www.cnblogs.com/zyly/p/9250195.html目录一相关研究1、选择性搜索(SelectiveSearch)2、OverFeat二、基于区域提名的方法1、R-CNN 2、SPP-Net3、FastR-CNN4、FasterR-CNN5、R-FCN 三端对端的... 查看详情
适用于深度学习的高性能系统架构综述
课程作业，正好自己也在学深度学习，正好有所帮助，做了深度学习的AI芯片调研，时间比较短，写的比较仓促，大家随便看看近年来，深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等，成为计算机视觉等相... 查看详情
深度学习综述（lecunbengio和hinton）
原文摘要：深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在很多方面都带来了显著的改善，包含最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检測和很多其他领域，比如药物发现和基... 查看详情
深度学习目标检测模型综述
还是学习啊勿怪勿怪给自己好保存而已哦论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.11892.pdf whaosoftaiot http://143ai.com此分享中调查了基于深度学习的目标检测器的最新发展。还提供了检测中使用的基准数据集和评估指标的简明概述，... 查看详情
基于全景相机的深度学习综述
文章：DeepLearningforOmnidirectionalVision:ASurveyandNewPerspectives作者：HaoAi˚,ZidongCao˚,JinjingZhu,HaotianBai,YuchengChen,andLinWang编辑：点云PCL来源：arXiv2022欢迎各位加入免费知识星球，获取 查看详情
[人工智能-综述-4]：主流深度学习框架比较排名
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/119064857目录第1部分 主流深度学习框架比较1.1使用排名1.2综合比较 第2部分深度学习框架概述2.1Tensorflow2.2Keras... 查看详情