本帖欲分享在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗。我們采用jupyter notebook作為開發(fā)IDE,以TensorFlow2為訓(xùn)練框架,目標(biāo)是訓(xùn)練一個手寫數(shù)字識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
發(fā)表于 10-22 07:03
在完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化后,需要將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署到硬件加速器上。首先需要將所有權(quán)重數(shù)據(jù)以及輸入數(shù)據(jù)導(dǎo)入到存儲器內(nèi)。
在仿真環(huán)境下,可將其存于一個文件,并在 Verilog 代碼中通過 read
發(fā)表于 10-20 08:00
神經(jīng)元,但卻能產(chǎn)生復(fù)雜的行為。受此啟發(fā),與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,LNN旨在通過模擬大腦中神經(jīng)元之間的動態(tài)連接來處理信息,這種網(wǎng)絡(luò)能夠順序
發(fā)表于 09-28 10:03
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多層。 每一層都由若干個神經(jīng)元構(gòu)成,神經(jīng)元之間通過權(quán)重連接。信號在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中是前向傳播的,而誤差是反向傳播的。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN) : CNN主要由卷積層、池化層和全連接層組成。
發(fā)表于 02-12 15:53
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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法(Backpropagation Algorithm)是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效方法。以下是關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法的介紹: 一、基本概念 反向傳播算
發(fā)表于 02-12 15:18
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),是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它通過反向傳播算法進行訓(xùn)練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、一個或多個隱藏層和輸出層組成,通過逐層遞減的方式調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)重,目的是最小化網(wǎng)絡(luò)的輸出誤差。 二、深度學(xué)習(xí)的
發(fā)表于 02-12 15:15
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在上一篇文章中,我們介紹了傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和多種算法。在本文中,我們會介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法,供各位老師選擇。 01 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之所
發(fā)表于 01-09 10:24
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其在圖像和視頻處理任務(wù)中的卓越性能而廣受歡迎。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展,多種實現(xiàn)工具和框架應(yīng)運而生,為研究人員和開發(fā)者提供了強大的支持。 TensorFlow 概述
發(fā)表于 11-15 15:20
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在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù),如圖像識別、自然語言處理和游戲智能等。其中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常
發(fā)表于 11-15 14:53
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種強大工具,它們能夠模擬人腦處理信息的方式。隨著技術(shù)的發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型也在不斷增加,其中循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)和傳統(tǒng)
發(fā)表于 11-15 09:42
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寶馬集團韓國分公司近日宣布了一項新的投資計劃,旨在進一步擴大其在韓國的零部件物流中心規(guī)模。根據(jù)計劃,寶馬將在2027年前對安城區(qū)域物流中心(RDC)進行650億
發(fā)表于 11-13 11:25
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LSTM(Long Short-Term Memory,長短期記憶)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),設(shè)計用于解決長期依賴問題,特別是在處理時間序列數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色。以下是LS
發(fā)表于 11-13 10:05
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在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)因其能夠處理序列數(shù)據(jù)而受到廣泛關(guān)注。然而,傳統(tǒng)RNN在處理長序列時存在梯度消失或梯度爆炸的問題。為了解決這一問題,LSTM(長短期記憶)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)
發(fā)表于 11-13 09:58
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LSTM(長短期記憶)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),它能夠?qū)W習(xí)長期依賴信息。在處理序列數(shù)據(jù)時,如時間序列分析、自然語言處理等,LSTM因其能夠有效地捕捉時間序列中的長期依
發(fā)表于 11-13 09:53
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隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展,AI可以越來越多地支持以前無法實現(xiàn)或者難以實現(xiàn)的應(yīng)用。本文基于此解釋了 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN)及其對人工智能和機器學(xué)習(xí)的意義。CNN是一種能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提
發(fā)表于 10-24 13:56
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