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基于數(shù)據(jù)流計(jì)算圖的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和設(shè)計(jì)

• 謝仁杰 （英特爾戰(zhàn)略合作和創(chuàng)新業(yè)務(wù)部?技術(shù)經(jīng)理，人工智能開放創(chuàng)新平臺(tái)聯(lián)合學(xué)者，上海?200241）摘? 要：近年來在許多信號處理應(yīng)用領(lǐng)域中，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界很大的關(guān)注，其中 基于數(shù)據(jù)流圖的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)Tensorflow框架得到了很多人的青睞。但在一些商業(yè)落地的研究和調(diào)查中發(fā) 現(xiàn)，部分機(jī)構(gòu)涉及一些自開發(fā)的計(jì)算單元，而它不被大型網(wǎng)絡(luò)框架所支持，又出于技術(shù)的保密性往往需要 自行修改工業(yè)界的深度學(xué)習(xí)框架，這就造成了以下情況， ①工業(yè)級大型代碼框架極其復(fù)雜，各大庫之間的 調(diào)用很深且一般沒有注釋
• 關(guān)鍵字： 202003  深度學(xué)習(xí)  數(shù)據(jù)流  計(jì)算圖  多核運(yùn)算  車輛分類