Статьи и вопросы по тегу "нейросеть"

В 2021 году, в консорциуме из МГУ им. Ломоносова и ИПУ РАН был создан стенд реального времени, состоящий из двух соединенных обратной связью целевых машин реального времени Speedgoat Performance: «Модель объекта – Регулятор». В докладе представлены полученные на стенде результаты.

Суррогатные модели — это эффективный способ ускорить вычисления путем замены энерговычислительных расчетов более простыми моделями машинного обучения. В этом докладе мы расскажем основные идеи и пути решения такого типа задач, а также о реальном применении суррогатных моделей в приложениях. 
 

Авторы - инж. Воробьев А.Н; инж., инж., к.т.н. Багров А. А. (Центр инженерных технологий и моделирования «Экспонента»)

В последнее время во многих областях нашли применение сверточные нейронные сети – от задач распознавания образов до задач удаления шума и повышения разрешения изображений. Однако запуск сверточных нейронных сетей на ПЛИС имеет ряд трудностей – это отсутствие готовых библиотек, высокая сложность разработки и отладки алгоритма на встраиваемой платформе. В этой работе предлагается обойти описанные выше проблемы, используя модельно-ориентированное проектирование: вначале создать модель алгоритма нейронной сети в среде MATLAB/Simulink, а после из модели по средствам автоматической генерации кода получить HDL-описание алгоритма нейронной сети для ПЛИС. В качестве примера рассматривается задача распознавания рукописных цифр.