DNN

• 最简单用TensorFlow实现神经网络DNN（iris和mnist数据集）

  识别鸢尾花（iris）数据集。不用keras：无中间层，最简单一层实现识别，W个数为4*3，b个数为3，batch_size为32。

  全栈O-Jay

  1329

  2024/12/11

  神经网络 数据集

  
• 纯手撸一个神经网络（只用numpy识别mnist数据集，全代码）

  纯手撸一个识别mnist手写数据集的2层DNN网络，所有库函数的低层NumPy代码都已给出，这串代码直接运行就能跑！不需要其他文件。

  全栈O-Jay

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  2024/11/21

  神经网络 DNN

  
• 使用DNN深度神经网络实现图像AIGC的开发-基于米尔瑞萨RZ/G2L开发板的创新应用

  AIGC（即ArtificialIntelligence Generated Content），中文译为人工智能生成内容。简单来说，就是经过大量特征训练过的神经网络模型来对新的内容或者需求来生成人们需要的创作内容，类似使用人类用思考和创造力才能完成的工作过程，而现在可以利用人工智能技术来替代我们完成。在狭义上AIGC是指利用AI自动生成内容的生产方式，比如自动写作、自动设计等。在广义上，AIGC是指像人类一样具备生成创造能力的AI技术，它可以基于训练数据和生成算法来完成各类的内容生成创作。

  米尔电子

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  2023/10/23

  开发板 AIGC

  
• 工程师说 | 面向AD/ADAS的SoC的AI性能优化

  本文介绍了瑞萨在早期设计阶段针对自动驾驶（AD）和高级驾驶辅助系统（ADAS）的SoC中用于AI处理的深度神经网络（DNN）加速器的性能、电路尺寸和功耗的工作内容。

  瑞萨电子

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  2023/08/01

  自动驾驶 ADAS
• 边缘人工智能，从传感器融合到深度神经网络

  AI 在边缘领域的优势现在是显而易见的。在这些领域中，实时响应起到决定性的作用。比如说，在安全敏感型应用中，既要将原始数据传输到云的通信成本降至最低，又要降低功耗、保护隐私并提高对多个边缘节点的可扩展性。对于以上这些要求，我们建议通过边缘设备内的人工智能而不是远程云服务来满足。然而，一个 AI 引擎无法服务我们现在所知的边缘应用范围。家用电器可能只需要识别一组简单的语音命令或食品容器上的图片。更复

  与非网编辑

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  2023/02/07

  人工智能 边缘AI
• 嵌入式边缘AI应用开发简化指南

  如果在没有嵌入式处理器供应商提供的合适工具和软件的支持下，既想设计高能效的边缘人工智能(AI)系统，同时又要加快产品上市时间，这项工作难免会冗长乏味。

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  2022/03/16

  边缘AI TI
• 人工智能的演进需要高适应性的推理平台（WP023）

  深度学习对计算能力的需求正以惊人的速度增长，其近年来的发展速度已从每年翻一番缩短到每三个月翻一番。

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  2021/07/07

  人工智能 深度学习

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