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嵌入式中的人工神经网络

版权声明:本文为半吊子子全栈工匠(wireless_com,同公众号)原创文章,未经允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wireless_com/article/detail

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在终端设备上实现语音识别:ARM开源了TensorFlow预训练模型

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 关键词识别(Keyword Spotting,KWS)是语音识别领域的一个子领域,在用户在智能设备上进行语音交互时起到重要作用。 △ 关键词识别pipeline 近日,ARM和斯坦福大学合作开源了预训练TensorFl

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近日,阿里正式开源了轻量级深度学习端侧推理引擎 “MNN”。 MNN 是一个轻量级的深度学习端侧推理引擎,核心解决深度神经网络模型在端侧推理运行问题,涵盖深度神经网络模型的优化、转换和推理。 官方希望 MNN 能够抹平 Android 和 iOS 的差异、碎

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英特尔将推Nervana神经网络处理器,要让DL训练提速100倍

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 在人工智能热潮刚刚兴起时,英特尔好像并不积极。不过现在,英特尔正试图通过一系列新芯片来加强在这个领域的地位。 最新的进展是:英特尔准备发布Nervana神经网络处理器,简称为“NNP”。 NNP系列处理器的设计是为了满

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低配硬件就不能运行深度神经网络了?手把手教你克服“杀牛用鸡刀”难题

如果对深度学习有所了解的小伙伴们想必都知道,深度学习需要使用强大的服务器、加速嵌入式平台(如NVIDIA的Jetson)来运行深度学习算法,然而这也同样意味着不菲的开支。 那么问题来了,如果你想你想用树莓派来做一个目标跟踪器,为你看家守院,这可以实现吗?换句话

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如何用FPGA加速卷积神经网络(CNN)?

以下主要引用自西安邮电大学李涛老师关于连接智能和符号智能的报告,以及fpl2016上ASU的 Yufei Ma的文章和slide,推荐大家去读下原文。 Scalable and Modularized RTL Compilation of Convoluti

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基于TensorFlow Lite的人声识别在端上的实现

通过TensorFlow Lite,移动终端、IoT设备可以在端上实现声音识别,这可以应用在安防、医疗监护等领域。来自阿里巴巴闲鱼技术互动组仝辉和上叶通过TensorFlow Lite实现了一套完整的提取声音特征,模型训练和生成端上模型方案。 转载声明:本文

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基于TensorFlow,人声识别如何在端上实现?

现有的人声识别绝大部分在服务端实现,这会带来如下两方面的问题: 1) 当网络较差的情况下会造成较大的延时,带来较差的用户体验。 2) 当访问量较大的情况下,会大量占用服务端资源。 为解决以上两个问题,我们选择在客户端上实现人声识别功能。本文使用机器学习的方法识

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