RBF神经网络和BP神经网络的区别就在于训练方法上面：RBF的隐含层与输入层之间的连接权值不是随机确定的，是有一种固定算式的。
2023-07-19 17:34
可编程门阵列（FPGA）作为一种灵活、高效的硬件实现方式，为神经网络的加速提供了新的思路。本文将从FPGA
2024-07-10 17:01
基于FPGA的人工神经网络实现方法的研究 引 言 人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)是一种
2009-11-17 17:17
基于FPGA的人工神经网络实现方法的研究 引言 人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork，ANN)是一种类似生物
2009-11-21 16:25
神经网络专用硬件实现是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在通过设计专门的硬件来加速神经网络的训练和推理过程，提高计算效率
2024-07-15 10:47
前言 AI芯片（这里只谈FPGA芯片用于神经网络加速）的优化主要有三个方面：算法优化，编译器优化以及硬件优化。算法优化减少的是神经网络的算力，它确定了
2020-09-29 11:36
今天我们分享几个用FPGA实现的小型神经网络，侧重应用。
2024-07-24 09:30
本视频主要详细介绍了神经网络分类，分别是BP神经网络、RBF（径向基）神经网络、感知器神经网络、线性
2019-04-02 15:29
、低功耗等特点，逐渐成为深度神经网络在边缘计算和设备端推理的重要硬件平台。本文将详细探讨FPGA在深度神经网络中的应用，包括其优势、设计流程、关键技术以及实际应用案例。
2024-07-24 10:42
深度神经网络是一种基于神经网络的机器学习算法，其主要特点是由多层神经元构成，可以根据数据自动调整神经元之间的权重，从而实现
2023-08-21 17:07
