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【24h】

チップ内ニューラル·ネットワーク回路の性能もチェック-FPGAラズベリー·パイで作るカメラ画像認識AI

机译:芯片神经网络电路摄像机图像识别中的神经网络电路性能,用FPGA覆盆子派识别

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摘要

本章では,CIFAR-10という学習用のデータ·セットを使って画像認識AIを作り,その処理の一部にFPGAを使って処理速度の向上を試みる実験をします. 実験の目的は,AIをFPGA化する流れを理解し,FPGA化のメリットを調べることです.高精度化が目的ではないので,必須要素であるMLP(Multilayer Perceptron)だけで画像認識をするAIチップを作ります.数学的な解説はできるだけ省いて,学習済みモデルの作成などの難しい部分は無料のツールに任せます.また,BNNとCNNの実験はまたの機会にしたいと思います.「FPGAの開発は難しいhでしょ?」と,思うかもしれませhが,そhなことは、ありませh.C言語ができれば回路チップを作ることは可能です.ロイヤリティを払う必要もありませh.極秘プロジェクトを社外に相談せずに進めることができます.さあ,自分でAIチップを作れるようになりましょう!
机译:本章使用用于CiFar-10的学习数据集来创建图像识别AI,并使用FPGA以改善处理速度的部分过程。实验的目的是了解FPGA的流量和检查FPGA的好处。因为它不是高精度的目的,所以它创建了一个AI芯片,其仅识别由MLP(多层Perceptron)识别图像识别,这是所需元素。尽可能省略数学评论,并且诸如创建学习模型的困难部分留给自由工具。此外,我想拥有BNN和CNN的实验作为机会。 “开发FPGA难以h?”,h是h。如果可以C语言,可以创建电路芯片。没有必要支付版税。您可以在不咨询外部以外的秘密项目。来吧,让我们自己筹码!

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