54:17
视频长度为 54:17
实例解析——MATLAB深度学习从优化到嵌入式实现
概述
纸上得来终觉浅。觉得神经网络像黑箱,实际高性能网络训练和调试并不简单?
本次研讨会以实际案例解析,介绍如何基于MATLAB深度学习架构和丰富功能,快速通过多种策略,化解训练过程中的问题,优化网络,得到高性能模型。
知易行难。实验室里的深度学习算法,与嵌入式硬件产品实现之间,差距大得就像小航模和真飞机?
我们除介绍GPU Coder的GPU的解决方案外,还会介绍HDL Coder的FPGA解决方案。
亮点包括
结合实际案例,深度解析如何基于MATLAB深度学习架构和丰富功能,快速解决神经网络训练调试中的常见问题。并展示从算法到实际产品转化中,至关重要的嵌入式代码的自动生成。
关于演示者
单博,MathWorks公司中国区高级应用工程师,哈尔滨工业大学信息与通信工程专业硕士学位,专注于高速数字信号处理及硬件实现。在加入MathWorks之前,曾在航天研究院所和Harris Corp.从事多年高速数字信号处理研发工作。在图像处理、计算机视觉、深度学习及FPGA/ASIC实现方面具有丰富经验。
录制日期: 2018 年 11 月 29 日
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