Promotionsstudium

Elegoo

In die letzte Tagen war ich sehr beschäftigt mit meinem Forschung (dazu noch am PhD Report I geschrieben) und hatte keine Zeit um auch hier zu schreiben. Das wird noch ein paar lange Wochen oder Monaten dauern, deswegen werde ich nicht mehr so oft hier schreiben, wie in die letzten 3 Monaten gemacht habe. Extra: [...]

Viel Geld umsonst

Ich habe damals über ein paar FPGAs die ich gekauft habe, hier geschrieben. In den letzten Tagen habe ich mehr als 180 GB von Bilder durch Web Scraping mit ein Python Script auf mein Laptop gespeichert, um einen Dataset für training eines neuronales Netzes zu erstellen. Mehr als 80 % ist Schrott und kann nicht [...]

Ankündigung der QNN-MO-PYNQ-Overlays

Über PYNQ (PYthon-zyNQ) habe ich hier geschrieben. PYNQ Board kann von hier gekauft werden. Die neuen QNN-MO-Versionen für PYNQ bieten eine Reihe von Overlays für die Beschleunigung von quantisierten neuronalen Netzwerken unter Verwendung einer neuen Hardware-Architektur, dem so genannten Multi-Layer-Offload (MO), der es ermöglicht, beliebig große Netzwerke auf sehr kleinen Geräten einzusetzen. Anders als bei [...]

Gestern habe ich schon „grünes Licht bekommen“ von mein Doktorvater, Prof. em. dr. ing. Mircea Vlăduţiu wegen 2 Ideen für zukünftige wissenschaftliche Publikationen. Nein, es handelt sich nicht um die „Steigerung der Leistung einer Hardware-Implementierung während des Vollmonds“ oder „Pulse-Response-Biometrisches Authentifizierungssystem basierend auf der menschlichen Fingerabdruck-Aura“. Ich werde am Ende des Jahres darüber schreiben, nachdem beide [...]

Heute, als ich ein Forschungsartikel gelesen habe, kamm ich auf Deep Neural Network Energy Estimation Tool und wollte es mit euch mitteilen. Er wird für die Evaluierung und den Entwurf energieeffizienter, tiefer neuronaler Netzwerke verwendet, die für die Verarbeitung von eingebetteten, tiefen Lernprozessen von entscheidender Bedeutung sind. Die Energieabschätzung wurde bei der Entwicklung der energiebewussten Beschneidungsmethode (Yang [...]

Deep Learning Video-Lektionen

Wenn Sie Deep Learning lernen möchten, ist Praktisches tiefes Lernen für Programmierer, Teil 1  und Cutting Edge Deep Learning für Programmierer, Teil 2 das richtige für Sie. Über Jeremy und sein Forschungsartikel habe ich hier geschrieben. Hier ist die komplette Liste von Deep Learning Video-Lektionen: 1—RECOGNIZING CATS AND DOGS 2—CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS 3—IMPROVING YOUR IMAGE [...]

Terence Parr und Jeremy Howard haben versucht in einem Forschungsartikel, den gesamten Matrix-Kalkül zu erklären, den Sie benötigen, um das Training tiefer neuronaler Netze zu verstehen. Vielmehr ist dieses Material für diejenigen, die bereits mit den Grundlagen neuronaler Netze vertraut sind und ihr Verständnis der zugrunde liegenden Mathematik vertiefen möchten. Möchten Sie mit Grundlagen von Mathematik starten? Einfach [...]

Donnerstag in Frankfurt

Heute habe ich an meine PhD Report 1 gearbeitet und die zuständige Powerpoint korrigiert sowie meine PYNQ Board bereit für meine zukünftige Deep Learning Implementierungen eingestellt. Später bin ich zum Fahrschule gegangen, wo Steve uns in 4 Gruppen geteilt hat und jede Gruppe ein Rollenspiel als Fahrschule, Autohändler, Versicherung, Zulassung spielen sollte. Theorieunterricht in der Fahrschule Butterfly [...]

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