Videó: Mi az Intel neurális számítási stick?
2024 Szerző: Lynn Donovan | [email protected]. Utoljára módosítva: 2023-12-15 23:48
A Movidius™ Neurális Compute Stick (NCS) egy apró ventilátor nélküli mélytanuló eszköz, amellyel a mesterséges intelligencia programozását tanulhatod meg. A Movidius Neurális Compute Stick lehetővé teszi a Deep gyors prototípus-készítését, érvényesítését és telepítését Neurális Hálózati (DNN) következtetési alkalmazások a széleken.
Következésképpen mi az az Intel neural compute stick 2?
Intel ® Neurális Compute Stick 2 táplálja a Intel A Movidius™ X VPU iparágvezető teljesítményt, teljesítményt és teljesítményt biztosít. Az Neurális Compute Stick 2 plug-and-play egyszerűséget kínál, támogatja a közös keretrendszereket és az azonnali példaalkalmazásokat.
Ezenkívül mi az az Intel movidius? Intel ® Movidius ™ A VPU-k rendkívül alacsony fogyasztás mellett hajtják meg a modern számítógépes látás és mesterséges intelligencia alkalmazások nagy igénybevételét. Movidius A technológia lehetővé teszi az eszközgyártók számára, hogy mély neurális hálózati és számítógépes látásalkalmazásokat telepítsenek olyan kategóriákban, mint az okostelefonok, drónok, intelligens kamerák és kiterjesztett valóságú eszközök.
Egyszerűen, mi az az ncs2?
A Neural Compute Stick 2 ( NCS2 ) egy USB-meghajtó, amely hozzáférést biztosít a neurális hálózati funkciókhoz anélkül, hogy nagy, drága hardverre lenne szüksége. Lehetővé teszi a számítógépes látás és a mesterséges intelligencia (AI) integrálását IoT- és peremeszközeibe. Az NCS2 az OpenVINO™ Toolkit támogatja.
Mit csinál egy neurális számítási bot?
A Movidius Neurális Compute Stick lehetővé teszi a Deep gyors prototípus-készítését, érvényesítését és telepítését Neurális Hálózati (DNN) következtetési alkalmazások a széleken. Alacsony fogyasztású VPU architektúrája az AI-alkalmazások egy teljesen új szegmensét teszi lehetővé, amelyek nem függenek a felhőhöz való csatlakozástól.
Ajánlott:
Miért van a neurális hálózatoknak több rétege?
Miért van több rétegünk és rétegenként több csomópont egy neurális hálózatban? Szükségünk van legalább egy nemlineáris aktiválással rendelkező rejtett rétegre, hogy nemlineáris függvényeket tanulhassunk. Általában minden réteget absztrakciós szintnek tekintünk. Így lehetővé teszi, hogy a modell összetettebb funkciókhoz is illeszkedjen
Hogyan készíthetsz neurális hálót Pythonban?
A neurális hálózat előrecsatolási fázisában a következő lépések hajtódnak végre: 1. lépés: (A bemenetek és a súlyok közötti pontszorzat kiszámítása) A bemeneti réteg csomópontjai három súlyparaméteren keresztül kapcsolódnak a kimeneti réteghez. 2. lépés: (Adja át az 1. lépés eredményét egy aktiválási funkción keresztül)
Hogyan működik egyszerűen egy neurális hálózat?
A neurális hálózat mögött meghúzódó alapötlet sok, egymással szorosan összefüggő agysejt szimulálása (leegyszerűsített, de ésszerűen hű módon másolása) a számítógépen belül, így ráveheti, hogy megtanulja a dolgokat, felismerje a mintákat, és emberi módon hozzon döntéseket. De ez nem agy
Mit csinál az aktiváló funkció a neurális hálózatban?
Az aktiválási függvények matematikai egyenletek, amelyek meghatározzák a neurális hálózat kimenetét. A funkció a hálózat minden egyes neuronjához kapcsolódik, és meghatározza, hogy aktiválni kell-e („ki kell-e gyújtani”) vagy sem, az alapján, hogy az egyes neuronok bemenete releváns-e a modell előrejelzése szempontjából
Mi az a többrétegű neurális hálózat?
A többrétegű perceptron (MLP) az előrecsatolt mesterséges neurális hálózat (ANN) osztálya. Az MLP legalább három csomópontrétegből áll: egy bemeneti rétegből, egy rejtett rétegből és egy kimeneti rétegből. A bemeneti csomópontok kivételével minden csomópont egy neuron, amely nemlineáris aktiválási függvényt használ