Реализация нейронной сети на ПЛИС
09 апреля 2019
В этом видео рассказывается, как спроектировать архитектуру нейронной сети в MATLAB и запустить разработанную сеть на ПЛИС.
Как правило нейронный сети запускают на GPU и этот процесс уже отлажен. Запуск сверхточных нейронных сетей на ПЛИС имеет ряд трудностей, это отсутствие готовых библиотек, ограниченные аппаратные ресурсы, высокая сложность разработки и отладки алгоритма непосредственно на плис. В этом видео рассказывается, как можно обойти эти проблемы используя модельно-ориентированного проектирование и среду разработки MATLAB/Simulink.
Связанные видео:
- Сегментация изображения сетью - SegNet. 1 – алгоритм в MATLAB
- Сегментация изображения сетью - SegNet. 2 – генерация кода и запуск алгоритма на NVIDIA Jetson TX2
- Детектирование линий разметки. Часть 1 – алгоритм в MATLAB
- Детектирование линий разметки. Часть 2 – генерация кода и запуск алгоритма на NVIDIA Jetson TX2
- Взаимодействие MATLAB с оборудованием: 8. FPGA
- Deep Learning: 1. Слои глубоких сверточных сетей
Ознакомиться с докладом на тему "Аппаратная реализация сверточной нейросети на ПЛИС c использованием модельно-ориентированного проектирования".
Подписывайтесь на наш Youtube канал, чтобы не пропустить все самое новое и интересное в мире MATLAB.
