NNN is the ultimate AI-powered security solution that harnesses the power of interconnected neural networks for real-time threat detection and prevention. With unparalleled accuracy, predictive analysis, and explainable AI, NNN delivers unmatched protection against evolving cyber threats, ensuring the integrity of your entire digital ecosystem.

NNN is a dataflow and visual programming environment that leverages the power of artificial intelligence for creative applications. Using a node-based graphical user interface, it abstracts away some of the complexities of machine learning and allows users to combine and train neural network models to create increasingly complex interactions ...

神经网络 算法 ( Neural Network )是机器学习中非常非常重要的算法。 这是整个深度学习的核心算法，深度学习就是根据神经网络算法进行的一个延伸。 理解这个算法的是怎么工作也能为后续的学习打下一个很好的基础。 神经网络是受神经元启发的，对于神经元的研究由来已久，1904年生物学家就已经知晓了神经元的组成结构。 1943年，心理学家 McCulloch 和数学家 Pitts 参考了生物神经元的结构，发表了抽象的神经元模型MP。 1949年心理学家Hebb提出了Hebb学习率，认为 …

2024年6月18日 · 图像分析引擎 2（SVP_NNN）在某些方面与图像分析引擎 1（NNN）相比，支持的自定义算子和扩展算子有所不同。 例如，图像分析引擎 2 不支持 Reverse、ROIAlign、Yolo、PriorBox、SpatialTransformer 等层，但支持新的参数配置方式。

MNN is a highly efficient and lightweight deep learning framework. It supports inference and training of deep learning models and has industry-leading performance for inference and training on-device.

Nearest Neighbor Normalization (NNN) is a simple and efficient training-free method for correcting errors in contrastive embedding-based retrieval! By efficiently computing bias scores across each image in the retrieval database, NNN is able to consistently improve multimodal retrieval accuracy across a wide range of models and datasets.

2024年12月30日 · SVP_NNN速度快，支持的算子少；NNN速度慢，支持的算子多，还可以自定义算子；我用yolo5并行测试SVP_NNN和NNN，这两个的硬件应该是相互独立的

2024年12月16日 · 由于slice分割了pooling层的输出，故每次slice都会产生一个无用的tensor输出（最后一行/列），nnie每个模型seg的最大输出个数为16（hi_nnie.h中定义了 #define SVP_NNIE_MAX_OUTPUT_NUM 16），故如果有些模型slice加的多，还得将这些无用输出合并成一个。 caffe和nnie没有现成的op支持，如非用relu6不可，可以用几个caffe支持的op组合进行代替，公式如下： 衍生问题：Power 层shift=1.0无法正常加1. 文章浏览阅读657次，点赞22次， …