商汤联合提出基于FPGA的Winograd算法:改善FPGA上的CNN性能 降低算法复杂度
从技术角度来深度剖析人脸识别技术
袁进辉:分享了深度学习框架方面的技术进展
关于深度学习中的卷积神经网络系统的设计及硬件实现
KORTIQ公司推出了一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP——AIScale
用CNN把图形转成ASCII码字符画的方法,并更新了着色工具
对于convolutional layer、TensorFlow和整体CNN结构详细分析
通过计算机视觉和深度学习技术分析面部表情的方法
自动驾驶技术的神经网络解决方案
五种CNN模型的尺寸,计算量和参数数量对比详解
Capsule Network的基本原理及其相关算法实例详解
CNN的一些基本的概念解读
优化基于FPGA的深度卷积神经网络的加速器设计
卷积神经网络CNN架构分析-LeNet
基于FPGA的通用CNN加速设计
基于CNN的汽车视觉识别系统应用介绍
Z1上搭建二值神经网络(BNN)
全卷积网络FCN进行图像分割
如何使用FPGA加速机器学习算法?