99精品伊人亚洲|最近国产中文炮友|九草在线视频支援|AV网站大全最新|美女黄片免费观看|国产精品资源视频|精彩无码视频一区|91大神在线后入|伊人终合在线播放|久草综合久久中文

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

NVIDIA GPU加快深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推斷

NVIDIA英偉達(dá) ? 來源:NVIDIA英偉達(dá) ? 作者:NVIDIA英偉達(dá) ? 2022-02-18 13:31 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

在每周預(yù)告中,你可以:

了解一周的在線研討會時間及詳細(xì)內(nèi)容,選擇感興趣的研討會并提前安排收聽時間;

找到每場研討會的參會方式,保存并轉(zhuǎn)發(fā)到朋友圈及微信群,與朋友分享精彩內(nèi)容。

使用 MATLAB 訓(xùn)練心電圖信號分類模型為 NVIDIA GPU 部署生成 CUDA 代碼

內(nèi)容

深度學(xué)習(xí)是推動當(dāng)前人工智能大趨勢的關(guān)鍵技術(shù)。在 MATLAB 中可以實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、訓(xùn)練和部署全流程開發(fā)和應(yīng)用。聯(lián)合高性能 NVIDIA GPU 加快深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推斷。

本次在線研討會,將介紹使用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)也就是 LSTM(Long Short-Term Memory),對心電圖信號進(jìn)行分類。我們還將展示使用 GPU Coder,從 MATLAB 代碼生成 CUDA 代碼,自動進(jìn)行交叉編譯并將生成的代碼部署到 NVIDIA Jetson。此方法廣泛地適用于對信號進(jìn)行分類的應(yīng)用場景,如機(jī)械設(shè)備故障分類、語音識別、無線信號分類、健康診斷等。

本次在線研討會針對擁有 MATLAB 基礎(chǔ)或者同等使用經(jīng)驗以及熟悉 NVIDIA Jeston Nano 的開發(fā)者朋友。

通過本次在線研討會您將了解以下內(nèi)容:

NVIDIA Jetson Nano 與 MATLAB 開發(fā)環(huán)境

CNN/LSTM 網(wǎng)絡(luò)設(shè)計、訓(xùn)練與優(yōu)化

生成 NVIDIA CUDA 代碼

在 NVIDIA Jetson Nano 上編譯運行

演講嘉賓

何琨

NVIDIA 開發(fā)者社區(qū)經(jīng)理

NVIDIA 企業(yè)級開發(fā)者社區(qū)經(jīng)理 & 高級講師,擁有多年的 GPU 和人工智能開發(fā)經(jīng)驗。自 2017 年加入 NVIDIA 開發(fā)者社區(qū)以來,完成過上百場培訓(xùn),幫助上萬個開發(fā)者了解人工智能和 GPU 編程開發(fā)。在計算機(jī)視覺,高性能計算領(lǐng)域完成過多個獨立項目。并且,在機(jī)器人無人機(jī)領(lǐng)域,有過豐富的研發(fā)經(jīng)驗。對于圖像識別,目標(biāo)的檢測與跟蹤完成過多種解決方案。曾經(jīng)參與 GPU 版氣象模式 GRAPES,是其主要研發(fā)者。

阮卡佳

MathWorks 中國教育團(tuán)隊高級工程師

在 MATLAB 數(shù)據(jù)科學(xué)、Simulink 建模仿真、以及自動代碼生成領(lǐng)域有多年工作經(jīng)驗。曾就職于 Altera 和 Nortel Networks。

NVIDIA為您送上節(jié)日祝福

情人節(jié),又稱圣瓦倫丁節(jié)

情人節(jié)是一個關(guān)于愛、浪漫以及花、巧克力、賀卡的節(jié)日

人們在這一天互送禮物用以表達(dá)愛意或友好。

作為新的一周的第一天

NVIDIA祝您情人節(jié)幸福美滿,生活如意。

原文標(biāo)題:一周預(yù)告丨本周NVIDIA在線研討會精彩亮點搶先看

文章出處:【微信公眾號:NVIDIA英偉達(dá)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

審核編輯:湯梓紅

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • NVIDIA
    +關(guān)注

    關(guān)注

    14

    文章

    5309

    瀏覽量

    106478
  • 語音識別
    +關(guān)注

    關(guān)注

    39

    文章

    1782

    瀏覽量

    114261
  • 人工智能
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1807

    文章

    49035

    瀏覽量

    249793

原文標(biāo)題:一周預(yù)告丨本周NVIDIA在線研討會精彩亮點搶先看

文章出處:【微信號:NVIDIA_China,微信公眾號:NVIDIA英偉達(dá)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    NVIDIA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染技術(shù)的突破性增強(qiáng)功能

    發(fā)者能使用 NVIDIA GeForce RTX GPU 中的 AI Tensor Cores,在游戲的圖形渲染管線內(nèi)加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染。
    的頭像 發(fā)表于 04-07 11:33 ?452次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多個方面存在顯著差異,以下是對兩者的比較: 一、結(jié)構(gòu)特點 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) : BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:53 ?678次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點分析

    自學(xué)習(xí)能力 : BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù),實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的分類、回歸等任務(wù),無需人工進(jìn)行復(fù)雜的特征工程。 泛化能力強(qiáng) : BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:36 ?933次閱讀

    什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法(Backpropagation Algorithm)是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效方法。以下是關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法的介紹: 一、基本概念 反向傳播算
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:18 ?778次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

    ),是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它通過反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、一個或多個隱藏層和輸出層組成,通過逐層遞減的方式調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重,目的是最小化
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:15 ?871次閱讀

    如何訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種經(jīng)典的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其訓(xùn)練過程主要分為兩個階段:前向傳播和反向傳播。以下是訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:10 ?931次閱讀

    深度學(xué)習(xí)入門:簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與實現(xiàn)

    深度學(xué)習(xí)中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是核心模型。今天我們用 Python 和 NumPy 構(gòu)建一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個神經(jīng)元組成,
    的頭像 發(fā)表于 01-23 13:52 ?536次閱讀

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法

    在上一篇文章中,我們介紹了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和多種算法。在本文中,我們會介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法,供各位老師選擇。 01 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之所
    的頭像 發(fā)表于 01-09 10:24 ?1219次閱讀
    人工<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的原理和多種<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>架構(gòu)方法

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)工具與框架

    : TensorFlow是由Google Brain團(tuán)隊開發(fā)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架,它支持多種深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練,包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。TensorFlow以其靈活性和可擴(kuò)展性而聞名,適用于研究和生產(chǎn)環(huán)境。 特點: 靈活性: Te
    的頭像 發(fā)表于 11-15 15:20 ?674次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

    深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù),如圖像識別、自然語言處理和游戲智能等。其中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常見的模型。 1. 結(jié)構(gòu)差異 1.1 傳統(tǒng)
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:53 ?1887次閱讀

    深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    深度學(xué)習(xí)近年來在多個領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展,尤其是在圖像識別、語音識別和自然語言處理等方面。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的一個分支,因其在圖像處理任務(wù)中的卓越性能而受到廣泛關(guān)注。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:52 ?860次閱讀

    LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方法

    LSTM(Long Short-Term Memory,長短期記憶)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方法是一個關(guān)鍵步驟,它直接影響到模型的性能和效果。以下是一些關(guān)于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的
    的頭像 發(fā)表于 11-13 10:08 ?2132次閱讀

    關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這些概念你厘清了么~

    許多種類型,但本文將只關(guān)注卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),其主要應(yīng)用領(lǐng)域是對輸入數(shù)據(jù)的模式識別和對象分類。CNN是一種用于深度學(xué)習(xí)的 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 。這種網(wǎng)絡(luò)由輸入層、若干卷積層和輸出層組成。
    發(fā)表于 10-24 13:56

    【飛凌嵌入式OK3576-C開發(fā)板體驗】RKNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法開發(fā)環(huán)境搭建

    download_model.sh 腳本,該腳本 將下載一個可用的 YOLOv5 ONNX 模型,并存放在當(dāng)前 model 目錄下,參考命令如下: 安裝COCO數(shù)據(jù)集,在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中,模型的訓(xùn)練離不開大量的數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)
    發(fā)表于 10-10 09:28

    FPGA在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

    隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network, DNN)作為其核心算法之一,在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著成果。然而,傳統(tǒng)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 07-24 10:42 ?1225次閱讀