FPGA機器學習之學習的方向

2021-06-23 04:55:17 字數 885 閱讀 4861

我可能還有些不一樣的我感覺我能做到的人工智慧,不想去說機械人打敗人類,還有很多像科幻片裡面的機械人一樣的狀態,我沒那個本事。我想做的事情很簡單,讓機器的眼睛看懂普通事物,做一些簡單的事情就可以了。所以我主要的方向就是,機器視覺。那我計畫如何一步一步向前走呢?或者說我要學習哪些東西呢?

我目前的內容都是關於影象處理的,其實影象處理就是模式識別最前端的處理工作,讓影象的特徵更好的體現出來。接下來就是模式識別,這裡只能用狹義的理解了。就是特徵提取,其實已經進入機器學習範圍,最後就是機器學習,可以統一認知。這裡面很多都設計到乙個fpga處理晶元的的事(這個待會在說)。換個角度說明我要學習的內容,影象處理,比如對比度,影象矯正,邊界掃瞄等。機器學習呢,就是從眾多的學習演算法裡面,在影象上應用比較良好的,比如說,深度學習和主成分分析,(對其他的有些了解就可以了。應用上和簡單演算法上)。機器學習有時候也可以做到影象處理的內容,比如說,聚類就可以進行影象的分割。但是為什麼還要去時而學習影象處理的技術呢??想法是這樣的,機器學習是自動提取特徵的過程,像決策樹可能你就知道它的分類過程,提取特徵的過程,可是很多時候是不知道,可是影象處理則是人為的提供,分離,某些特殊的特徵。可能能減少機器學習的難度等(純粹的猜想,還有對機器學習的不了解)。

對於fpga的想法呢???主要考慮的是計算速度,目前fpga的計算速度是最好的了,比如說:無人機災區救援,飛行的速度,攝像頭的畫素,識別,都需要很多的計算定位人員資訊。還比如訓練的時間,速度是乙個重要指標。但是fpga它複雜的計算取完成不了。如果gpu或者apu那一天計算能力能更上一層樓的話,我也會考慮去學習的。

這些只是主要的學習內容,還有很多小的內容也要跟上,比如說數學。內容很多,我只能在我能掌握的時間裡,對比我的各項能力,來平衡每一部分的學習時間。這些就是我想說的,想跟我一起學習的朋友們。就和我一起學習吧。我的qq,849886241.求關注,求幫助。路很長,要人幫呀。

FPGA機器學習之學習的方向

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機器學習方向

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