2025 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2025-01-22 17:41
Movidius™ Neural Compute Stick (NCS) është një pajisje e vogël mësimi e thellë pa ventilator që mund ta përdorni për të mësuar programimin e AI në skaj. Movidius Neural Compute Stick mundëson prototipimin, vlefshmërinë dhe vendosjen e shpejtë të Deep nervore Aplikacionet e përfundimit të rrjetit (DNN) në skaj.
Rrjedhimisht, çfarë është Intel neural compute stick 2?
Intel ® Stiku i llogaritjes nervore 2 mundësohet nga Intel Movidius™ X VPU për të ofruar performancë, fuqi dhe fuqi udhëheqëse në industri. Të Stiku i llogaritjes nervore 2 ofron thjeshtësi plug-and-play, mbështetje për korniza të zakonshme dhe aplikacione të mostrës jashtë kutisë.
Për më tepër, çfarë është Intel movidius? Intel ® Movidius ™ VPU-të drejtojnë ngarkesat kërkuese të punës së aplikacioneve moderne të vizionit kompjuterik dhe AI me fuqi jashtëzakonisht të ulët. Movidius teknologjia i lejon prodhuesit e pajisjeve të vendosin rrjete të thella nervore dhe aplikacione të vizionit kompjuterik në kategori të tilla si telefonat inteligjentë, dronët, kamerat inteligjente dhe pajisjet e realitetit të shtuar.
Thjesht kështu, çfarë është ncs2?
Stick Neural Compute 2 ( NCS2 ) është një shkop USB që ju ofron akses në funksionalitetin e rrjetit nervor, pa pasur nevojë për pajisje të mëdha dhe të shtrenjta. Kjo ju mundëson të inkorporoni vizionin kompjuterik dhe inteligjencën artificiale (AI) në pajisjet tuaja IoT dhe edge. Të NCS2 mbështetet nga OpenVINO™ Toolkit.
Çfarë bën një shkop kompjuterik nervor?
Movidius Neural Compute Stick mundëson prototipimin, vlefshmërinë dhe vendosjen e shpejtë të Deep nervore Aplikacionet e përfundimit të rrjetit (DNN) në skaj. Arkitektura e tij VPU me fuqi të ulët mundëson një segment krejtësisht të ri të aplikacioneve të AI që nuk varen nga një lidhje me cloud.
Recommended:
Si të krijoni një rrjet nervor në Python?
Më poshtë janë hapat që ekzekutohen gjatë fazës përpara të një rrjeti nervor: Hapi 1: (Llogaritni produktin me pika midis hyrjeve dhe peshave) Nyjet në shtresën hyrëse lidhen me shtresën dalëse nëpërmjet tre parametrave të peshës. Hapi 2: (Kaloni rezultatin nga hapi 1 përmes një funksioni aktivizimi)
Si funksionon thjeshtë një rrjet nervor?
Ideja bazë e një rrjeti nervor është të simulojë (kopjojë në një mënyrë të thjeshtuar, por mjaft besnike) shumë qeliza truri të ndërlidhura dendur brenda një kompjuteri, në mënyrë që ta bëni atë të mësojë gjëra, të njohë modele dhe të marrë vendime në një mënyrë njerëzore. Por nuk është tru
Çfarë bën funksioni i aktivizimit në rrjetin nervor?
Funksionet e aktivizimit janë ekuacione matematikore që përcaktojnë daljen e një rrjeti nervor. Funksioni është i bashkangjitur me çdo neuron në rrjet dhe përcakton nëse ai duhet të aktivizohet ("ndizet") apo jo, bazuar në faktin nëse hyrja e secilit neuron është e rëndësishme për parashikimin e modelit
Çfarë është rrjeti nervor shumështresor?
Një perceptron me shumë shtresa (MLP) është një klasë e rrjetit nervor artificial (ANN). Një MLP përbëhet nga të paktën tre shtresa nyjesh: një shtresë hyrëse, një shtresë e fshehur dhe një shtresë dalëse. Me përjashtim të nyjeve hyrëse, çdo nyje është një neuron që përdor një funksion aktivizimi jolinear
Si funksionon rrjeti nervor feed forward?
Rrjeti nervor feedforward ishte lloji i parë dhe më i thjeshtë i rrjetit nervor artificial i krijuar. Në këtë rrjet, informacioni lëviz vetëm në një drejtim, përpara, nga nyjet hyrëse, nëpër nyjet e fshehura (nëse ka) dhe në nyjet dalëse. Nuk ka cikle apo sythe në rrjet