基于Tensorflow框架的手写数字识别

文章利用Tensorf low深度学习结构来构建神经网络模型,并采用激活函数对MINIST进行训练;加入特征转换过程,利用梯度下降优化器,将数据降维;在输出层上将全连接模型和Softmax层相结合,经过交叉验证,达到90%以上的识别率。

神经辐射场硬件加速器设计研究综述

神经辐射场(NeRF)是一种用于重建三维场景的新兴方法,其在机器人领域的应用前景备受关注。NeRF通过多层感知机(MLP)学习三维场景特征,实现高保真的图像渲染,并为机器人在复杂环境中的导航、定位和感知提供基础。其核心流程包括光线采样、特征提取和体渲染,具有计算量大和非规则存储访问密集的特点,限制了在现有硬件平台,尤其是端侧设备上的部署,亟需探索新的硬件架构和软硬件协同优化方案。本文系统阐述了NeRF的技术原理与算法演进,并探讨了其在现有硬件设备上的性能瓶颈。在此基础上,详细介绍了经典的NeRF硬件加速器工作,归纳出图像相似性优化、空间稀疏性优化、存储器访问优化三种主要优化方向,并分析了不同工作技术的共性与差异。此外,结合SLAM、AIGC等应用场景,探讨了当前NeRF加速器在处理开放场景任务时所面临的可扩展性和存储限制方面的技术局限和挑战。最后,提出未来发展的建议,以期为NeRF硬件加速器的进一步应用和优化提供启发。