Video: ¿Qué es el palo de cómputo neuronal de Intel?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
El Movidius ™ Stick de cómputo neuronal (NCS) es un pequeño dispositivo de aprendizaje profundo sin ventilador que puede usar para aprender programación de IA en el borde. El Movidius Stick de cómputo neuronal permite la creación rápida de prototipos, la validación y la implementación de Deep Neural Aplicaciones de inferencia de red (DNN) en el borde.
En consecuencia, ¿qué es Intel neural compute stick 2?
Intel ® Stick de cómputo neuronal 2 es alimentado por el Intel Movidius ™ X VPU para ofrecer rendimiento, potencia y potencia líderes en la industria. los Stick de cómputo neuronal 2 ofrece simplicidad plug-and-play, soporte para marcos comunes y aplicaciones de muestra listas para usar.
Además, ¿qué es Intel movidius? Intel ® Movidius ™ Las VPU impulsan las cargas de trabajo exigentes de las aplicaciones modernas de inteligencia artificial y visión por computadora con una potencia ultrabaja. Movidius La tecnología permite a los fabricantes de dispositivos implementar redes neuronales profundas y aplicaciones de visión por computadora en categorías como teléfonos inteligentes, drones, cámaras inteligentes y dispositivos de realidad aumentada.
Simplemente, ¿qué es ncs2?
El Neural Compute Stick 2 ( NCS2 ) es una memoria USB que le ofrece acceso a la funcionalidad de la red neuronal, sin la necesidad de un hardware costoso y de gran tamaño. Le permite incorporar visión por computadora e inteligencia artificial (IA) a su IoT y dispositivos de borde. los NCS2 es compatible con OpenVINO ™ Toolkit.
¿Qué hace un dispositivo de cómputo neuronal?
El Movidius Stick de cómputo neuronal permite la creación rápida de prototipos, la validación y la implementación de Deep Neural Aplicaciones de inferencia de red (DNN) en el borde. Su arquitectura de VPU de bajo consumo permite un segmento completamente nuevo de aplicaciones de inteligencia artificial que no dependen de una conexión a la nube.
Recomendado:
¿Cómo se hace una red neuronal en Python?
Los siguientes son los pasos que se ejecutan durante la fase de avance de una red neuronal: Paso 1: (Calcule el producto escalar entre las entradas y los pesos) Los nodos en la capa de entrada están conectados con la capa de salida a través de tres parámetros de peso. Paso 2: (Pase el resultado del paso 1 a través de una función de activación)
¿Cómo funciona una red neuronal de forma simple?
La idea básica detrás de una red neuronal es simular (copiar de una manera simplificada pero razonablemente fiel) muchas células cerebrales densamente interconectadas dentro de una computadora para que pueda aprender cosas, reconocer patrones y tomar decisiones de una manera humana. Pero no es un cerebro
¿Qué hace la función de activación en la red neuronal?
Las funciones de activación son ecuaciones matemáticas que determinan la salida de una red neuronal. La función se adjunta a cada neurona de la red y determina si debe activarse ("dispararse") o no, en función de si la entrada de cada neurona es relevante para la predicción del modelo
¿Qué es una red neuronal multicapa?
Un perceptrón multicapa (MLP) es una clase de red neuronal artificial de retroalimentación (ANN). Un MLP consta de al menos tres capas de nodos: una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida. A excepción de los nodos de entrada, cada nodo es una neurona que utiliza una función de activación no lineal
¿Cómo funciona la red neuronal de alimentación hacia adelante?
La red neuronal feedforward fue el primer y más simple tipo de red neuronal artificial ideada. En esta red, la información se mueve en una sola dirección, hacia adelante, desde los nodos de entrada, a través de los nodos ocultos (si los hay) y hacia los nodos de salida. No hay ciclos ni bucles en la red