Video: Wat is die Intel neurale rekenaarstok?
2024 Outeur: Lynn Donovan | [email protected]. Laas verander: 2023-12-15 23:42
Die Movidius™ Neural Compute Stick (NCS) is 'n klein waaierlose diepleertoestel wat jy kan gebruik om KI-programmering aan die rand te leer. Die Movidius Neural Compute Stick maak vinnige prototipering, validering en ontplooiing van Deep moontlik Neurale Netwerk (DNN) afleidingstoepassings aan die rand.
Gevolglik, wat is Intel neural compute stick 2?
Intel ® Neural Compute Stick 2 word aangedryf deur die Intel Movidius™ X VPU om toonaangewende werkverrigting, wattage en krag in die industrie te lewer. Die Neural Compute Stick 2 bied plug-and-play eenvoud, ondersteuning vir algemene raamwerke en out-of-the-box voorbeeldtoepassings.
Boonop, wat is Intel movidius? Intel ® Movidius ™ VPU's dryf die veeleisende werklading van moderne rekenaarvisie en KI-toepassings teen ultra-lae krag. Movidius tegnologie stel toestelvervaardigers in staat om toepassings vir diep neurale netwerke en rekenaarvisie in kategorieë soos slimfone, hommeltuie, intelligente kameras en vermeerderde werklikheidstoestelle te ontplooi.
Eenvoudig so, wat is ncs2?
The Neural Compute Stick 2 ( NCS2 ) is 'n USB-stokkie wat jou toegang bied tot neurale netwerkfunksies, sonder die behoefte aan groot, duur hardeware. Dit stel jou in staat om rekenaarvisie en kunsmatige intelligensie (AI) by jou IoT en randtoestelle in te sluit. Die NCS2 word ondersteun deur die OpenVINO™ Toolkit.
Wat doen 'n neurale rekenaarstok?
Die Movidius Neural Compute Stick maak vinnige prototipering, validering en ontplooiing van Deep moontlik Neurale Netwerk (DNN) afleidingstoepassings aan die rand. Die laekrag-VPU-argitektuur maak 'n heeltemal nuwe segment van AI-toepassings moontlik wat nie op 'n verbinding met die wolk staatmaak nie.
Aanbeveel:
Waarom het neurale netwerke veelvuldige lae?
Hoekom het ons veelvuldige lae en veelvuldige nodusse per laag in 'n neurale netwerk? Ons benodig ten minste een versteekte laag met 'n nie-lineêre aktivering om nie-lineêre funksies te kan leer. Gewoonlik dink 'n mens aan elke laag as 'n abstraksievlak. Daarom laat jy die model toe om meer komplekse funksies te pas
Hoe maak jy 'n neurale net in Python?
Die volgende is die stappe wat tydens die aanvoerfase van 'n neurale netwerk uitgevoer word: Stap 1: (Bereken die puntproduk tussen insette en gewigte) Die nodusse in die insetlaag word met die uitsetlaag verbind via drie gewigparameters. Stap 2: (Gee die resultaat van stap 1 deur 'n aktiveringsfunksie)
Wat doen aktiveringsfunksie in neurale netwerk?
Aktiveringsfunksies is wiskundige vergelykings wat die uitset van 'n neurale netwerk bepaal. Die funksie is aan elke neuron in die netwerk gekoppel, en bepaal of dit geaktiveer (“afgevuur”) moet word of nie, gebaseer op of elke neuron se insette relevant is vir die model se voorspelling
Wat is multilaag neurale netwerk?
N Multilayer perceptron (MLP) is 'n klas van feedforward kunsmatige neurale netwerk (ANN). 'n MLP bestaan uit ten minste drie lae nodusse: 'n invoerlaag, 'n versteekte laag en 'n uitvoerlaag. Behalwe vir die invoernodusse, is elke nodus 'n neuron wat 'n nie-lineêre aktiveringsfunksie gebruik
Hoe werk die voorwaartse neurale netwerk?
Die voorwaartse neurale netwerk was die eerste en eenvoudigste tipe kunsmatige neurale netwerk wat ontwerp is. In hierdie netwerk beweeg die inligting in slegs een rigting, vorentoe, vanaf die insetnodusse, deur die versteekte nodusse (indien enige) en na die uitsetnodusse. Daar is geen siklusse of lusse in die netwerk nie