Vídeo: O que é o Intel Neural Compute Stick?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificação: 2023-12-15 23:52
The Movidius ™ Neural Compute Stick (NCS) é um pequeno dispositivo de aprendizado profundo sem ventilador que você pode usar para aprender a programação de IA no limite. The Movidius Neural Compute Stick permite a rápida prototipagem, validação e implantação de Deep Neural Aplicativos de inferência de rede (DNN) na borda.
Conseqüentemente, o que é o Intel neural compute stick 2?
Intel ® Neural Compute Stick 2 é alimentado por Intel Movidius ™ X VPU para fornecer desempenho, potência e potência líderes da indústria. o Neural Compute Stick 2 oferece simplicidade plug-and-play, suporte para estruturas comuns e aplicativos de amostra prontos para uso.
Além disso, o que é Intel movidius? Intel ® Movidius Os VPUs ™ conduzem as cargas de trabalho exigentes de aplicativos modernos de visão computacional e IA com consumo ultrabaixo. Movidius a tecnologia permite que os fabricantes de dispositivos implantem redes neurais profundas e aplicativos de visão computacional em categorias como smartphones, drones, câmeras inteligentes e dispositivos de realidade aumentada.
Simplesmente assim, o que é ncs2?
The Neural Compute Stick 2 ( NCS2 ) é um stick USB que oferece acesso à funcionalidade da rede neural, sem a necessidade de um hardware grande e caro. Ele permite que você incorpore visão computacional e inteligência artificial (IA) à sua IoT e dispositivos de borda. o NCS2 é compatível com o OpenVINO ™ Toolkit.
O que um stick de computação neural faz?
The Movidius Neural Compute Stick permite a rápida prototipagem, validação e implantação de Deep Neural Aplicativos de inferência de rede (DNN) na borda. Sua arquitetura VPU de baixo consumo permite um segmento inteiramente novo de aplicativos de IA que não dependem de uma conexão com a nuvem.
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Como você faz uma rede neural em Python?
A seguir estão as etapas executadas durante a fase de feedforward de uma rede neural: Etapa 1: (Calcule o produto escalar entre as entradas e os pesos) Os nós na camada de entrada são conectados à camada de saída por meio de três parâmetros de peso. Etapa 2: (Passe o resultado da etapa 1 por meio de uma função de ativação)
Como funciona uma rede neural de forma simples?
A ideia básica por trás de uma rede neural é simular (copiar de maneira simplificada, mas razoavelmente fiel) muitas células cerebrais densamente interconectadas dentro de um computador para que você possa aprender coisas, reconhecer padrões e tomar decisões de maneira humana. Mas não é um cérebro
O que a função de ativação faz na rede neural?
As funções de ativação são equações matemáticas que determinam a saída de uma rede neural. A função é anexada a cada neurônio na rede e determina se ele deve ser ativado ("disparado") ou não, com base em se a entrada de cada neurônio é relevante para a previsão do modelo
O que é rede neural multicamadas?
Um perceptron multicamadas (MLP) é uma classe de rede neural artificial feedforward (ANN). Um MLP consiste em pelo menos três camadas de nós: uma camada de entrada, uma camada oculta e uma camada de saída. Exceto para os nós de entrada, cada nó é um neurônio que usa uma função de ativação não linear
Como funciona a rede neural feed forward?
A rede neural feedforward foi o primeiro e mais simples tipo de rede neural artificial desenvolvida. Nessa rede, as informações se movem em apenas uma direção, para a frente, dos nós de entrada, através dos nós ocultos (se houver) e para os nós de saída. Não há ciclos ou loops na rede