# Android 移植神经网络教程
## 整体流程
1. 数据准备
2. 模型选择
3. 神经网络训练
4. 模型转换
5. Android 移植
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ---------------------- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 模型选择
原创
2024-03-05 07:04:09
111阅读
transforms的相关操作（Pytorch）一、图像的相关变化1、格式转换（1）transforms.ToTensor()（2）transforms.ToPILImage()（3）transforms.Normalize()2、图像大小和颜色变换（1）transforms.Resize()（2）transforms.ColorJitter()(3)transforms.Grayscale()
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2024-01-28 06:22:35
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一. 深度循环神经网络1. 介绍与多层感知机一样，循环神经网络也可以将多层循环神经网络堆叠在一起， 通过对几个简单层的组合，产生了一个灵活的机制。 特别是，数据可能与不同层的堆叠有关。 下图所示描述了一个具有 ? 个隐藏层的深度循环神经网络， 每个隐状态都连续地传递到当前层的下一个时间步输入和当前层下一层的当前时间步输入。2. 函数依赖关系假设在时间步有一个小批量的输入数据（样本数：，每个样本中的
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2023-12-26 18:39:29
89阅读
又经过几个月的学习在之前发布的文章中可以改进一下之前没有对收集的数据划分训练集和测试集在BP神经网络算法模块中训练时将所有输入数据和输出数据当成了训练集因此，才在BP神经网络梯度训练设置了for循环for循环很大程度上提高了网络中的训练集的性能并存储了每次循环训练的误差和仿真预测结果在for循环结束后才根据最小误差索引到对应的仿真预测数据☆☆☆按道理来说神经网络应该自行划分了比例所以，之前的模型应
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2024-04-21 23:04:58
117阅读
摘要： 在FPGA上移植最新版本的uClinux，本实验主要是在DE2上进行。FPGA上移植了uClinux，从开学到现在，从找中文博客（无双学长的博客），由于版本的问题，加上uClinux更新的比较快，编译内核又是一个比较复杂的问题。最终还是，寻找wiki里面寻求最新的内核，最新的编译工具，最终终于找到问题的解决办法啦！不多说，开始我们的移植工作吧！如果有不明白的，可以直接看wiki里的英文步
编辑丨阿chai带你学AI今天给大家介绍一下FPGA上部署深度学习的算法模型的方法以及平台。希望通过介绍，算法工程师在FPGA的落地上能“稍微”缓和一些，小白不再那么迷茫。阿chai最近在肝一个开源的项目，等忙完了会给大家出几期FPGA上从零部署的教程，包括一些底层的开发、模型的量化推理等等，因为涉及的东西太多了，所以得分开写。FPGA与“迷宫”深度学习这里就不多介绍了，我们接下来介绍一下FPGA
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2024-05-06 20:05:19
319阅读
一个牛人的人工智能教程，值得一看，搬运到这里来希望更多人能学习到。 如何将数据输入到神经网络中通过对前面文章的学习，我们已经知道神经网络可以实现真正的人工智能。本小节我会进行详细地讲解，让大家彻底地弄懂神经网络。在仅仅只学完一篇文章后，你肯定依然感觉朦胧，这是正常的，因为不可能用一篇文章就把神经网络给讲清楚了。当你学完本小节所有文章后，你就会感觉豁然开朗了。我们需要弄懂的第一步就是如何将
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2023-10-16 09:04:59
132阅读
卷积神经网络最基本的操作：卷积、池化、全连接1、卷积操作什么是卷积操作？我们先定义一个目的，让卷积神经网络去识别数字 “17” 和字母 “L”。有三张图片，一个是数字17，还有两张是字母L，位置不同 定义三个不同的卷积核，我们把卷积核定义为3x3的，分别命名为A卷积核、B卷积核、C卷积核 首先是A卷积核跟第一张图片做卷积操作，A卷
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2024-04-08 10:21:59
89阅读
很早之前就想写这个，自己研究了很久。
本人多年从事图像相关的FPGA工作，近几年接触了CNN，就想着在FPGA中实现CNN的加速，爱好使然。
要实现对CNN的加速，就必须了解CNN是怎么计算的。
考虑在FPGA中实现深度学习算法，需要matlab上用自己的写的代码实现算法的每一步。1.编译matcaffe,编译matcaffe会遇到很多坑， 将caffemodel导入到matlab中；2.将训练
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2023-12-21 09:59:20
187阅读
前几天Google发布了Android 9，给广大开发者带来许多新特性，最令人振奋的是Android Neural Network API。神经网络结合TensorFlow，让Android移动设备更加智能，拥抱人工智能时代！Android神经网络API，基于Android C开发，在移动设备运行密集型计算的机器学习。NNAPI为高级的机器学习框架的构建与训练神经网络（比如TensorFlow L
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2023-12-08 20:32:50
27阅读
当谷歌开发最新版的Android移动操作系统时，这家网络巨头对这个操作系统解读用户语音命令的方式作出了一些重大的改变。当时谷歌基于所谓的“神经网络”安装了一个语音识别系统，这个“神经网络”是一种计算机化的学习系统，在很大程度上能像人脑那样运作。 负责开发这个项目的谷歌研究科学家文森特·凡毫克(Vincent Vanhoucke)称，对许多用户来说，谷歌作出的这种改变所带来的影响非常大。“这个项目
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2023-07-25 20:07:29
124阅读
接下来，我们就分别介绍编码器和解码器神经网络的构建。编码器网络我们的编码器网络是采用双向GRU单元构造的一个两层RNN，代码如下：# 构建编码器RNN
class EncoderRNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, n_layers=1):
super(EncoderRNN, self).__
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2023-11-22 22:43:50
79阅读
七、激活函数的使用 通过之前的学习我们都了解到了激活函数的作用，现在我们将会讲解一下激活函数在不同的神经网络中的应用： 1、首先是sigmoid 函数： a=11+e−z 它的图像可以表示为： 但是这个激活函数多使用在二分分类输出的神经网络，因为需要寻找1和0值，所以在一般的神经网络中我们很少使用这个激活函数。对应的导数为： g′(z)=a(1−a) 这为后面的计算节省了很多时间。 2
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2024-01-10 20:01:43
186阅读
卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
439阅读
谷歌实际操作已经有3年了为什么还是没有将网络的能力指数增加 原因是为什么 这萝卜还用说 坑一定是现在的神经网络本质就是无法指数级别优化的所以谷歌填坑这么多年仍然没有填好,但是走向正确的道理之前一定是经过错误,才能避免错误的 如果谷歌得到了什么启示,目前的神经网络会得到很大的改进,或者是颠覆的创造.人类的基因也是如此的, 我们的染色体经过不断的自我复制的过程中进步,但是基因不过是一个编码而已真正强大
原创
2022-04-06 10:13:22
436阅读
AI领域是一个非常交叉的领域，涉及很多技术：数学、软体、硬件和，尤其还有硬件环节，不过一切来源或输入的入口一般有三个：一个是图像识别和处理是其中一个非常重要的环节，一个是自然语言处理，还有一个就是借口输入。一、这是一个python卷积神经网络的代码（开源）：https://github.com/yangshun2005/CNN_sentence 二、下面是一些基本公式，以备忘：写CNN的
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2023-08-10 17:29:39
390阅读
1、概述 本来想用卷积神经网络来预测点东西，但是效果嘛......，还是继续学习图像类的应用吧～前面学习的神经网络都是一些基础的结构，这些网络在各自的领域中都有一定效果，但是解决复杂问题肯定不够的，这就需要用到深度神经网络。深度神经网络是将前面所学的网络组合起来，利用各自网络的优势，使整体效果达到最优。这一节就简单的记下一些常用的深度神经网络模型，因为tensorflow等框架都将这些网络实现了，
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2023-10-03 20:24:38
304阅读
人工神经网络——前馈神经网络——多层神经网络——CNN、DNN、DBN。CNN（卷积神经网络）CNN、RNN、LSTM等各种神经网络都是基于FCNN（全连接神经网络）出发的，最基础的原理都是由反向传播而来。反向传播示意图：神经网络的训练是有监督的学习，也就是输入X 有着与之对应的真实值Y ，神经网络的输出Y 与真实值Y 之间的损失Loss 就是网络反向传播的东西。整个网络的训练过程就是不断缩小损失
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2023-09-21 08:21:18
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卷积学习网络1.卷积神经网络简介一般的前馈神经网络权重参数矩阵过大，过拟合风险很高，并且在做图像处理时需要将图像展开为向量，这会丢失一些空间信息，于是在此基础上开发出卷积神经网络作为优化。卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，与普通前馈神经网络不一样的是，卷积神经网络的输入层为图像数据（32x32x3矩阵）而不是将图像数据展开为向量计算，隐含层不再仅仅是神经层简单的线性非线性
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2023-08-18 20:40:14
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有哪些深度神经网络模型目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递
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2023-08-03 06:54:54
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