北大彭练矛院士、张志勇教授团队,再发Nature Electronics!|阵列|...
图5.带有CNTTPU的五层CNN、性能指标以及不同系统的比较脉动数组的矩阵-矩阵乘法矩阵乘法是CNTTPU的另一个重要应用。脉动阵列架构通过充分利用输入数据并最大限度地减少数据移动,提供了优于传统并行矩阵乘法器的固有优势。这可以加快计算速度并降低能耗,使CNTTPU对于大规模矩阵运算非常高效。图6比较CNTTPU和...
猫咪怎样启发了人工神经网络的诞生?
如图4所示,标准图(图中的卷积核)就像一双眼睛,它的3x3窗口在7x7的输入数据上滑动,就像眼睛在图上望来望去,将符合标准的部分抽取出来。这个比对抽取的过程,就由卷积操作来完成。具体计算过程:卷积是将窗口扫描到的3x3矩阵元数值,与卷积核的3x3矩阵元数值逐一相乘再全部加起来,将得到的结果写到与窗口中心对应的1x1位...
100 个 Numpy 实用小栗子|向量|随机数|numpy_网易订阅
9.创建一个3x3并且值从0到8的矩阵(★☆☆)(提示:reshape)Z=np.arange(9).reshape(3,3)print(Z)10.找到数组[1,2,0,0,4,0]中非0元素的位置索引(★☆☆)(提示:np.nonzero)nz=np.nonzero([1,2,0,0,4,0])print(nz)11.创建一个3x3的单位矩阵(★☆☆)(提...
异构智能第一代NovuTensor触发计算暴力
卷积神经网络的运作过程,就像按照一定的标准将两桶信息进行搅拌,这个搅拌标准就是卷积核(Kernel),尺寸大小通常是3x3、5x5、7x7,较大卷积核都可以用3x3卷积核堆叠。经典的VGGNet通过比较彻底地采用3x3尺寸的卷积核来堆叠神经网络,证明了更小卷积核尺寸的重要性。较之直接使用大卷积核,堆叠3x3卷积核有两个好处...
卷积神经网络(CNN)性能优化方法方法,经验
首先考虑NCHW内存布局,将NCHW内存布局的卷积对应到矩阵乘=时,是卷积核(filter),是输入(input),各个矩阵的维度如图四所示。图中的,,用于标记矩阵乘,即,同时标记出它们和卷积计算中各个维度的关系。图四:NCHW内存布局卷积转换成的矩阵乘...
如何在10分钟内快速掌握营销的54个知识点?
19.波士顿矩阵:用“市场增长率”和“相对市场份额”这两个维度,画一个“二维四象限矩阵图”,并给这个矩阵中的四象限起了不同的名字:现金牛、明星、问题和瘦狗(www.e993.com)2024年8月15日。20.通用电气矩阵:“通用电气矩阵”是在“波士顿矩阵”的基础上,用“竞争实力”代替了“相对市场份额”作为横轴;用“行业吸引力”代替了“市场增长...
异构智能推出第一代NovuTensor,吴韧的极简主义触发计算暴力
从左到右:向量(DSP的基本操作单元)、矩阵(TPU、GPU的基本操作单元)和张量然而,这一轮人工智能的进步正是来自深度学习。正是基于张量进行的卷积运算,深度学习才在图像识别领域任务(比如目标识别、图像分类)中超越其他所有机器学习手段。无论是向量还是矩阵运算,对于卷积神经网络来说,并不够原生(native),以此为...
YJango的卷积神经网络——介绍
上图是只有黑白颜色的灰度图,而更普遍的图片表达方式是RGB颜色模型,即红(Red)、绿(Green)、蓝(Blue)三原色的色光以不同的比例相加,以产生多种多样的色光。这样,RGB颜色模型中,单个矩阵就扩展成了有序排列的三个矩阵,也可以用三维张量去理解,其中的每一个矩阵又叫这个图片的一个channel。
英伟达系列芯片如何赋能智能汽车开发?
量化是针对训练好的模型的权重或计算op,将高精度、“大块头”的数据转换为低精度去表示和计算,一般会关注FP16/INT8这些低精度的数据类型的量化(FP32->INT8)。如下图显示了简单的基于矩阵稀疏化技术压缩感知的视觉信号采样、传输和恢复过程。其中,原始视觉图像x进行前端采样y,各环节关系如下:...
Numpy 闯关 100 题,你能闯几关?|向量|随机数|numpy|整数_网易订阅
11.创建一个3x3的单位矩阵(★☆☆)(提示:np.eye)Z=np.eye(3)print(Z)12.创建一个3x3x3的随机数组(★☆☆)(提示:np.random.random)Z=np.random.random((3,3,3))print(Z)13.创建一个10x10的随机数组并找到它的最大值和最小值(★☆☆)...