DNN

識別鳶尾花（iris）數(shù)據(jù)集。不用keras：無中間層，最簡單一層實現(xiàn)識別，W個數(shù)為4*3，b個數(shù)為3，batch_size為32。

純手?jǐn)]一個識別mnist手寫數(shù)據(jù)集的2層DNN網(wǎng)絡(luò)，所有庫函數(shù)的低層NumPy代碼都已給出，這串代碼直接運行就能跑！不需要其他文件。

AIGC（即ArtificialIntelligence Generated Content），中文譯為人工智能生成內(nèi)容。簡單來說，就是經(jīng)過大量特征訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來對新的內(nèi)容或者需求來生成人們需要的創(chuàng)作內(nèi)容，類似使用人類用思考和創(chuàng)造力才能完成的工作過程，而現(xiàn)在可以利用人工智能技術(shù)來替代我們完成。在狹義上AIGC是指利用AI自動生成內(nèi)容的生產(chǎn)方式，比如自動寫作、自動設(shè)計等。在廣義上，AIGC是指像人類一樣具備生成創(chuàng)造能力的AI技術(shù)，它可以基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)和生成算法來完成各類的內(nèi)容生成創(chuàng)作。

本文介紹了瑞薩在早期設(shè)計階段針對自動駕駛（AD）和高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的SoC中用于AI處理的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）加速器的性能、電路尺寸和功耗的工作內(nèi)容。

AI 在邊緣領(lǐng)域的優(yōu)勢現(xiàn)在是顯而易見的。在這些領(lǐng)域中，實時響應(yīng)起到?jīng)Q定性的作用。比如說，在安全敏感型應(yīng)用中，既要將原始數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆频耐ㄐ懦杀窘抵磷畹?，又要降低功耗、保護隱私并提高對多個邊緣節(jié)點的可擴展性。對于以上這些要求，我們建議通過邊緣設(shè)備內(nèi)的人工智能而不是遠(yuǎn)程云服務(wù)來滿足。然而，一個 AI 引擎無法服務(wù)我們現(xiàn)在所知的邊緣應(yīng)用范圍。家用電器可能只需要識別一組簡單的語音命令或食品容器上的圖片。更復(fù)