本文将对TPU中的矩阵计算单元进行分析，并给出了SimpleTPU中32×32的脉动阵列的实现方式和采用该阵列进行卷积计算的方法，以及一个卷积的设计实例，验证了其正确性。代码地址https://github.com/cea-wind/SimpleTPU/tree/master/lab1
近几年随着功能强大的深度学习框架的出现，在深度学习模型中搭建卷积神经网络变得十分容易，甚至只需要一行代码就可以完成。
网上对AI芯片的剖析实在太少，这里对一些论文和大佬的研究做一个总结，希望对读者有所帮助。
深度学习的发展过程中，较高的计算量是制约其应用的因素之一。卷积神经网络中，主要计算为三维的卷积计算（后简称为卷积），现有的主流处理器难以高性能，高效能的完成卷积计算。相比一般的通用计算，卷积计算中存在的大量数据复用以及计算的规则性，在硬件的微架构（后简称为架构）设计和计算优化上有很大的优化空间，由此诞生了众多针对深度学习加速的AI芯片。卷积计算过程可以表示如下
图像增强是图像处理和计算机视觉中的重要研究课题。它主要用作图像预处理或后处理，以使处理后的图像更清晰，以便随后进行图像分析和理解。本期我们主要总结了图像增强中图像去噪的主要方法以及对不同算法的基本理解。
一、综述 在“深度学习的异构加速技术1”一文所述的AI加速平台的第一阶段中，无论在FPGA还是ASIC设计，无论针对CNN还是LSTM与MLP，无论应用在嵌入式终端还是云端（TPU1），其构架的核心都是解决带宽问题。不解决带宽问题，空有计算能力，利用率却提不上来。就像一个8核CPU，若其中一个内核就将内存带宽100%占用，导致其他7个核读不到计算所需的数据，将始终处于闲置状态。对此，学术界涌现了大量文献从不同角度对带宽问题进行讨论，可归纳为以下几种： A、流式处理与数据复用 B、片上存储及其优化 C、
本文介绍了神经网络加速器的研究进展，包括硬件架构、编译器和算法优化等方面的内容。
对计算机视觉、多媒体应用、通信技术等领域来说，实时的数字图像处理是其中的重点学科之一。传统的前端数字信号处理（Digital SignalProcessing，DSP）算法，例如 FFT、FIR、IIR 滤波器，大多都是利用 ASIC 或者 PDSP 来构建的，在硬件的实现中很难满足实时性的要求。现场可编程逻辑门阵列（Field ProgrammableGate Arrays， FPGA）技术在数字信号处理中的应用，将逐渐成为前端信号处理的主流。而滤波器算法在信号处理、信号检测、通信领域有着重要的作用，在实时信息处理系统中，对滤波器的性能和处理速度有着严格的要求，特别是在满足系统性能的条件下，处理速度至关重要。
脉动阵列，本身的核心概念就是让数据在运算单元的阵列中进行流动，减少访存的次数，并且使得结构更加规整，布线更加统一，提高频率。
循环知识：自我重复的风险 第一部分： 重复运行的代码就可以使用循环来解决。JavaScript的重复机制为循环(loop) for：适合重复动作已知次数的循环。 while：while循环能重复执行动作，直到特定条件语句为true。 for循坏由4部分组成。 1.初始化（initialization）：初始化只在循环开始时发生 2.测试条件(test condition):测试条件检查循环是否要再继续 3.动作(action)：循环里的动作就是每一轮循环实际重复执行的代码 4.更新(update):循环里的
有的时候，为了运算方便或资料储存的空间问题，使用一维阵列会比二维或多维阵列来得方便 ， 例如上三角矩阵、下三角矩阵或对角矩阵，使用一维阵列会比使用二维阵列来得节省空间。
循环知识 第一部分： 重复运行的代码就可以使用循环来解决。JavaScript的重复机制为循环(loop) for：适合重复动作已知次数的循环。 while：while循环能重复执行动作，直到特定条件语句为true。 for循坏由4部分组成。 1.初始化（initialization）：初始化只在循环开始时发生 2.测试条件(test condition):测试条件检查循环是否要再继续 3.动作(action)：循环里的动作就是每一轮循环实际重复执行的代码 4.更新(update):循环里的负责更新每一轮循
本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。
在感知部分的课程中，我们将首先介绍计算机视觉的基本应用领域；再进一步了解机器学习、神经网络和卷积神经网络的基础知识；随后我们将讨论感知模块在无人车中的具体任务；最后了解 Apollo 感知模块的体系结构和传感器融合的相关内容。
作为各家厂商比拼的重点，今天手机上的摄像头已经做到了一亿像素，而摄像头感光器件也是典型的半导体芯片，本质是二极管，这类精密的结构用来做神经网络运算效果如何？最新一期《自然》杂志上的研究告诉我们：速度是传统处理方法的上千倍。
2月5日，由中国科学院主管、中国电子学会和中国科学院半导体研究所主办的学术刊物《半导体学报》正式发布了2023年度“中国半导体十大研究进展”。
光场相机可以通过记录光线的强度与方向信息将3维场景编码至4维光场图像。近年来，卷积神经网络被广泛应用于各项光场图像处理任务。然而，由于光场的空间信息与角度信息随空变的视差高度耦合，现有的卷积网络难以有效处理高维的光场数据。
AutoCAD 2023直装版是一款集快速看图、3D浏览、DWG画图、CAD批注、CAD测量、画图制图于一身的软件，让用户得到了极好的体验。该软件一直以来都受到广大专业人士的好评，该软件应用于多个领域，其作用不可忽视。由30年CAD开发背景的浩辰CAD出品的轻量级二维及三维图纸览图及编辑的电脑端CAD看图软件，受到了专业人士的极大赞美。
增强现实技术即AR技术是将虚拟信息与现实世界相互融合，属于下一个信息技术的引爆点，据权威预测增强现实眼镜将会取代手机成为下一代的协作计算平台。以增强现实眼镜为代表的增强现实技术目前在各个行业开始兴起，尤其在安防和工业领域，增强现实技术体现了无与伦比的优势，大大改进了信息交互方式。
本节介绍卷积神经网络中最为常见的二维卷积层。二维卷积层常用来处理图像数据，它具有两个空间维度（高和宽）。
本文首先介绍图像处理中最基本的概念：卷积；随后介绍高斯模糊的核心内容：高斯滤波器；接着，我们从头实现了一个Java版本的高斯模糊算法，以及实现RenderScript版本。
随着人工智能的兴起，传统的电子计算方式逐渐达到其性能极限，远远落后于可处理数据的快速增长。在各种类型的AI中，神经网络由于其出色的表现而被广泛用于AI任务中。这些网络使用多层相互连接的人工神经元执行复杂的数学运算，其中占用了大多数计算资源的基本运算是矩阵向量乘法。
看到这个标题，很多朋友肯定按捺不住要说「不是吧，又来写这种陈词滥调被人写了几万遍的主题？」，还要附带狗头。我也很无奈啊，想码字奈何没硬货，只能东摘西抄了。不过呢，本文还是和其他相同主题有不同的内容，相信能给大家一点收获~
韩国先进科学技术研究院（Korea Advanced Institute of Science and Technology，KAIST）发布消息称，该院研发团队研制出能够以超低功耗运行人工智能算法的半导体芯片——卷积神经网络处理器（convolutional neural network processor，CNNP），以及使用这种芯片的人脸识别系统K-Eye。该系统由该研究团队与初创公司UX Factory Co.联合制造。 K-Eye系列有两种类型：可佩戴型和加密锁型。可佩戴型设备可通过蓝牙与
今年2月《Emerging Topics in Life Sciences》刊出题为“Space: the final frontier — achieving single-cell, spatially resolved transcriptomics in plants”的综述文章，简要回顾了空间转录组学方法的发展，并强调了目前在植物中实现三维空间转录组学的实验和计算方面的进展和挑战，特别关注这种方法如何接近单细胞分辨率。同时还确定并探讨了在植物学中进一步推进空间转录组学的潜在机会。
来源：AI蜗牛车、极市平台本文约9200字，建议阅读10+分钟本文为你简要介绍几种常见的CNN优化方法，并分享相关经验。 作者丨黎明灰烬来源｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/80361782 引言 卷积（Convolution）是神经网络的核心计算之一，它在计算机视觉方面的突破性进展引领了深度学习的热潮。卷积的变种丰富，计算复杂，神经网络运行时大部分时间都耗费在计算卷积，网络模型的发展在不断增加网络的深度，因此优化卷积计算就显得尤为重要。 随着技术的发展，研究人员提出了多种优化算法
之前，我们讨论了很多关于MATLAB向量和矩阵的知识，在本章中，我们将讨论多维数组。在MATLAB中所有的数据类型的变量是多维数组，向量是一个一维阵列，矩阵是一个二维数组。
基于计算机视觉的金属材料表面缺陷检测是冶金工业领域的研究热点。在金属制造行业中，高标准的平面质量要求自动视觉检查系统及其算法的性能必须不断提高。本文基于对钢，铝，铜板和带钢的一些典型金属平面材料产品的160多种出版物的综述，试图对二维和三维表面缺陷检测技术进行全面的综述。根据算法的属性和图像特征，现有的二维方法分为四类：统计方法，光谱方法，模型方法和基于机器学习的方法。在三维数据采集的基础上，三维技术分为立体视觉，光度立体，激光扫描仪和结构化光测量方法。本文将分析和比较这些经典算法和新兴方法。最后，对视觉缺陷检测的剩余挑战和未来的研究趋势进行了讨论和预测。
李林 问耕 编译自 Arxiv 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 最近，Google又在论文题目上口出狂言：One Model To Learn Them All，一个模型什么都能学。 非营利研究机构OpenAI的研究员Andrej Karpathy在Twitter上评论说，Google在把自己整个变成一个大神经网络的路上，又前进了一步。 这个题目，可以说继“Attention Is All You Need”之后，再为标题党树立新标杆，量子位作为媒体自愧不如。 这篇最近预发表在Arxiv上的论文说
深度学习中CNN网络是核心，对CNN网络来说卷积层与池化层的计算至关重要，不同的步长、填充方式、卷积核大小、池化层策略等都会对最终输出模型与参数、计算复杂度产生重要影响，本文将从卷积层与池化层计算这些相关参数出发，演示一下不同步长、填充方式、卷积核大小计算结果差异。
AI科技评论按，本文来源于王天祺在知乎问题【如何用FPGA加速卷积神经网络(CNN)？】下的回答，AI科技评论获其授权转发。 以下主要引用自西安邮电大学李涛老师关于连接智能和符号智能的报告，以及fpl2016上ASU的 Yufei Ma的文章和slide，推荐大家去读下原文。 Scalable and Modularized RTL Compilation of Convolutional Neural Network onto FPGA 地址：http://fpl2016.org/slides/S5b_1
卷积神经网络能够进行卷积运算，从局部输入图块中提取特征，并能够将表示模块化，同时可以高效地利用数据。这些性质让卷积神经网络在计算机视觉领域表现优异，同样也让它对序列处理特别有效。对于某些序列处理问题，这种一维卷积神经网络的效果可以媲美 RNN，而且计算代价通常要小很多，并且，对于文本分类和时间序列预测等简单任务，小型的一维卷积神经网络可以替代 RNN，而且速度更快
文本是人类最重要的信息来源之一，自然场景中充满了形形色色的文字符号。光学字符识别（OCR）相信大家都不陌生，就是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。
本章将介绍卷积神经网络。它是近年来深度学习能在计算机视觉领域取得突破性成果的基石。它也逐渐在被其他诸如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。我们将先描述卷积神经网络中卷积层和池化层的工作原理，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。在掌握了这些基础知识以后，我们将探究数个具有代表性的深度卷积神经网络的设计思路。这些模型包括最早提出的AlexNet，以及后来的使用重复元素的网络（VGG）、网络中的网络（NiN）、含并行连结的网络（GoogLeNet）、残差网络（ResNet）和稠密连接网络（DenseNet）。它们中有不少在过去几年的ImageNet比赛（一个著名的计算机视觉竞赛）中大放异彩。虽然深度模型看上去只是具有很多层的神经网络，然而获得有效的深度模型并不容易。有幸的是，本章阐述的批量归一化和残差网络为训练和设计深度模型提供了两类重要思路。
CosRec_2D Convolutional Neural Networks for Sequential Recommendation(CIKM19)
Matrix函数的作用是返回给定大小的标识矩阵。 单位矩阵是一个方阵。从左上角到右下角的对角线上的元素（称为主对角线）均为1，其他所有元素均为0。 ，其中i表示行号，j表示列号，A(i,j)表示第i行第j列的元素。
我们介绍卷积神经网络的卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。
文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 文章目录 图像显示 图像文件输入/输出 图像算术 几何变换 图像匹配 像素值及统计 图像分析（包括分割、描述和识别） 图像压缩 图像增强 图像噪声 线性和非线性空间滤波 线性二维滤波器设计 图像去模糊（复原） 图像变换 小波 领域和块处理 形态学操作（亮度和二值图像） 形态学操作（二值图像） 结构元素（STR
如果在矩阵中，多数的元素并没有资料，称此矩阵为稀疏矩阵（sparse matrix）， 由于矩阵在程式中常使用二维阵列表示，二维阵列的大小与使用的记忆体空间成正比，如果多数的元素没有资料，则会造成记忆体空间的浪费，为 此，必须设计稀疏矩阵的阵列储存方式，利用较少的记忆体空间储存完整的矩阵资讯。
导读：在2018人工智能计算大会上，丛京生发表“可定制计算与AI”的演讲。丛京生提出，计算能力的提高，让今天的AI无处不在。而当前计算的瓶颈是能耗和能效的问题。可定制计算将对AI的发展起到重要作用，同时，AI的发展对可定制化计算也有很大的帮助。目前的工作是想让AI芯片的设计民主化，让人人都可以设计电路。
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其中r是模糊半径，r^2 = x^2 + y^2，σ是正态分布的标准偏差。在二维空间中，这个公式生成的曲面的等高线是从中心开始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的值都是周围相邻像素值的加权平均。原始像素的值有最大的高斯分布值，所以有最大的权重，相邻像素随着距离原始像素越来越远，其权重也越来越小。这样进行模糊处理比其它的均衡模糊滤波器更高地保留了边缘效果。
机器学习（machine learning）是人工智能的一个特殊子领域，其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序［即模型（model）］。将数据转换为程序的这个过程叫作学习（learning）
很多人不了解光量子芯片，光量子芯片冷敷贴，光量子冷敷贴的区别？究竟这中间藏着什么样的玄机呢？
FPGA可能没有像一些人预期的那样在深度学习训练空间中占据一席之地，但AI推理的低功耗，高频率需求非常适合可重编程硬件的曲线。
这类方法首先在三维形状上提取手工特征， 进而将这些特征作为深度神经网络的输入，用以学习高层特征表示。其优势在于可以充分利用现有的低层特征描述深度学习模型。比如， Bu 等人首先将热核特征和平均测地距离等构成的低层特征通过 Bag-of-Feature 模型转化为中层特征，接着采用深度置信网络（DBN）从中层特征中学习高层特征表示， 并成功应用于三维形状检索与识别。 Xie 等人首先提取三维形状 Heat Kernel Signature 特征的多尺度直方图分布作为自编码机的输入，然后在每个尺度上训练一个自编码机并将多个尺度隐含层的输出连接得到特征描述子， 并在多个数据集上测试了该方法用于形状分类的有效性。这类方法的缺陷在于，其仍然依赖手工特征的选择与参数优化，因此在某种程度上损失了深度学习的优势，无法从根本上克服手工特征存在的问题。
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