最终是想在zynq7000系类的fpga上实现yolo系类，以及其他轻量型网络，第一阶段主要是学习AXI总线相关的知识，并在fpga上实现，第二阶段主要是卷积神经网络的相关函数如何映射到fpga上去，第三阶段主要是写驱动应用程序，并上板调试。axi读写架构一.AXI总线协议规范：1.无论写操作和读操作，地址信息和控制信息将在数据传输之前进行信息传输 2.支持多种数据的传输 3.支持乱序传输 信息源
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2023-11-24 00:06:27
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## Visio 神经网络模板科普
Visio 是一款由微软公司开发的流程图软件，广泛应用于项目管理、工作流程设计、组织结构等各个领域。在 Visio 中，有丰富的模板库，可以帮助用户快速创建各种图表和图形。其中，神经网络模板是一个非常实用的模板，用于可视化展示神经网络的结构和连接关系。
### 什么是神经网络？
神经网络是一种模拟人类大脑神经元之间相互连接的网络结构。它由多个节点（神经元）
原创
2024-03-13 06:22:36
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# 如何使用Visio绘制神经网络
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用Visio软件来绘制神经网络。无论你是一个刚入行的开发者还是一个经验丰富的开发者，你都会从本教程中学到如何使用Visio的绘图工具来可视化神经网络的结构。
## 整体流程
下面是实现“神经网络绘制visio”的整体步骤的表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1| 安装Visio
原创
2023-12-25 08:22:16
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Graph Convolutional Networks 图卷积神经网络理论来源：Kipf & Welling (ICLR 2
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2023-12-04 19:51:54
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深度学习在设计神经网络结构时需要指定每个隐藏层权重矩阵、偏置项的维度，有的时候容易搞混淆，导致运行时产生维度不对的错误，特别是对于隐藏层既深又宽的网络，更容易出错。下面以一个实例来说明怎么简单快速确定每一层各个矩阵的维度。假设需要拟合的函数为：y=f(x)=WX+b。损失函数：J(W,b)其中 X：输入特征，W：权重，b：偏置项正(前)向传播的计算公式a[0]=X，z[i]=w[i]*a[i-1]
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2023-12-01 23:24:23
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大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下高维空间的神经网络，学习高维空间的神经网络就意味着我们已经跨入深度学习领域了。一、高维空间的神经网络概念高维空间的神经网络是一种特殊的深度学习模型，用于处理高维数据。它通过增加网络层数来处理高维数据，用于提取高维特征，解决复杂的机器学习问题，并且可以用于解决许多机器学习应用场景。高维空间的神经网络可以更好地捕捉数据的复杂性，从而更好地解决机器学习问题。&nb
GitHub做这个的初衷是源自自己的一个困惑，自己这一段时间学习deep learning and neural network这本书，基本原理也懂了一些，当找到源码的时候，就用python运行了一下，minst数据集是一整个文件，你看不到每个手写数字长什么样，也不知道他们的标签怎么样。这样就开始运行代码，看着眼前的黑框出现的准确率，除了第一次运行有些新奇，然后就没有什么感觉了，只能证明别人的代码
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2024-04-08 08:46:45
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2022.04.121.新建项目文件后，左侧添加“具有透视效果的块”，操作如图。2.拖动“块”得到基本图形，调节角度和长宽3.精确控制图案大小还可通过“视图”->任务窗格->大小和位置 来设置4.若要批量复制，则：视图->加载项->排列形状5.连接线6.若需插入公式，则插入->对象7.输入图像显示立体效果 绘制神经网络的一层，可用立体图案1.新建项目文件后，左侧添加
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2023-07-14 13:12:45
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github上有一个名为 ML Visuals 的机器学习画图模板，该项目受到广泛关注，迄今已收获 7.2K Star。ML Visuals 专为解决神经网络画图问题设计!项目地址：https://github.com/dair-ai/ml-visualsML Visuals 现在包含了 100 多个可用的自定义图形，使用者可以在任何论文、博客、PPT 中使用这些资源。这份 101 页的模板共包含
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2023-12-22 21:30:59
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一、基本概念基于Tensorflow的NN： 用张量表示数据 用计算图搭建神经网络 用会话执行计算图 &n
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2024-01-12 06:18:55
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看不进去高深的理论，就下了个期刊小论文（基于Excel技术平台人工神经网络BP模型及应用_邹文安.pdf），配合下载的一个excel干什么的呢，我猜是输入给定的二进制数，输出给定的二进制数，找到这个函数关系。 1 Const N = 7, M = 5, L = 4, P = 10
2 'N为输入层节点个数, M为隐含层节点个数, L为输出层节点个数, P为训练样本
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2024-04-15 18:42:03
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基本介绍：CNN里面最重要的构建单元就是卷积层。卷积层是局部连接，卷积是参数共享（一个卷积核去扫描整个图像）经过每层卷积层得到的结果我们叫做Feature map（特征图）。神经元在第一个卷积层不是连接输入图片的每个像素，知识链接他们感受野的像素，以此类推第二个卷积层的每一个神经元仅连接位于第一个卷积层的小方块的神经元。图像维介绍度：一个图像有三个维度（h,w,c）== (高，宽 ，通道)，那么，
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2023-10-19 10:42:38
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m_conv_1_1 卷积部分m_conv_1_1~m_conv_1_18内容都是相同的，计算也是一样的，只是卷积核的值不同。基本思想是利用移位寄存器实现pipeline模式计算乘加运算。 具体来说，先从rom中取出图片，大小为96x96.串行送入864个shift寄存器，这里取卷积核大小为9x9,所以864就是9行的所有像素点数目。 然后，从shift寄存器输入乘法寄存器，使用9x9
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2024-01-12 14:10:42
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更好的理解分析深度卷积神经网络 图1 CNNVis，一个能够帮助专家理解，分析与改进深度卷积神经网络的视觉分析工具摘要：深度卷积神经网络（CNNs）在许多模式识别任务中取得了很大的性能突破， 然而高质量深度模型的发展依赖于大量的尝试，这是由于没有很好的理解深度模型是怎么工作的，在本文中，提出了一个可视化分析系统，CNNVis，帮助机器学习专家更好的理解、分析、设计深度卷积神经网络。关键词
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2024-02-19 11:11:16
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如何用visio画卷积神经网络图。图形类似下图所示。大概试了一下用visio绘制这个图，除了最左面的变形图片外其余基本可以实现（那个图可以考虑用其它图像处理软件比如Photoshop生成后插入visio），visio中主要用到的图形可以在更多形状-常规-具有透视效果的块中找到块图形，拖入绘图区后拉动透视角度调节的小红点进行调整直到合适为止，其余的块可以按住ctrl+鼠标左键进行拉动复制，然后再进行
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2023-08-26 14:18:01
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最近正在把自己课程的内容整理成书，苦于各种网络的图不知道如何画为好，前期用visio画，发现效果不是很好，正在困惑之际，看到了各位大神的画图工具，分享给各位知乎的朋友，下面是常用的几种工具。一、NN-SVG这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是下面这位小哥哥开发的，来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。github地址：https://g
卷积神经网络（CNN）之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解转载自： 由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。1. 二维卷积图中的输入的数据维度为14×14，过滤器大小为5×5，二者做卷积，输出的数据维度为10×10（14−5+1=10）。如果你对卷积维度的计算不清楚，可以参考我之前的博客吴恩达深度学习
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2023-10-13 21:38:15
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# 使用Visio画径向基神经网络
## 简介
Visio是一款强大的流程图和图表制作工具，可以帮助开发者可视化和展示复杂的系统架构和算法。在本文中，我们将学习如何使用Visio来绘制径向基神经网络，同时教会刚入行的小白如何进行这个过程。
## 流程概述
下面是绘制径向基神经网络的整个流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备Visio和模板 |
| 2
原创
2023-10-26 09:47:53
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需求实验室任务要求绘制一幅效果如下图所示的Venn图。环境由于本人一直没有找到体验特别好的绘图工具，所以仍然使用Visio，具体版本为Visio 2016 Professional.问题Visio官网文档中关于如何绘制Venn图的教程 在Visio文档中，给出了绘制Visio图的两种方案，第一种在不进行二次加工的情况下样式太死，第二种我其实并没有尝试——也许它确实管用，但是十几步的步骤让我感觉我应
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2023-12-13 03:36:48
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卷积操作是深度学习网络的基石，说到神经网络模型设计就免不了提起卷积。要想解释清楚卷积的原理，卷积操作的示意图就必不可少，那么如何能够快速绘制卷积示意图呢？1. 卷积示意图分析下图是百度飞桨讲解卷积定义的一个示例，输入图片、输出图片还有卷积核都用网格进行表示 讲述卷积操作时，卷积核网格里填入了数字，用来表示卷积核权重。输入图片网格中也写上了数字，用来表示图片特征值。 卷积的过程就是：将卷积核大小的窗
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2023-10-12 13:20:37
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