目前主流的FPGA仍是基于查找表技术的，已经远远超出了先前版本的基本性能，并且整合了常用功能（如RAM、时钟管理 和DSP）的硬核（ASIC型）模块。如图1-1所示（注：图1-1只是一个示意图，实际上每一个系列的FPGA都有其相应的内部结构），FPGA芯片主 要由6部分完成，分别为：可编程输入输出单元、基本可编程逻辑单元、完整的时钟管理、嵌入块式RAM、丰
前几天在看CS231n中的CNN经典模型讲解时，花了一些时间才搞清楚卷积层输入输出的尺寸关系到底是什么样的，现总结如下。（可以参照我画的题图理解卷积层的运算） 卷积层尺寸的计算原理输入矩阵格式：四个维度，依次为：样本数、图像高度、图像宽度、图像通道数输出矩阵格式：与输出矩阵的维度顺序和含义相同，但是后三个维度（图像高度、图像宽度、图像通道数）的尺寸发生变化。权重矩阵（卷积核）
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2024-03-21 10:12:44
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《Densely Connected Convolutional Networks 》2017，Gao Huang et al，DenseNet作者通过观察目前深度网络的一个重要特点就是都加入了shorter connections，能够让网络更深、更准确、更高效。作者充分利用了skip connection，设计了一种稠密卷积神经网络（Dense Convolutional Network），让
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2024-10-04 13:49:21
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卷积层 池化层反向传播：1，CNN的前向传播a）对于卷积层，卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和，作为输出矩阵对应位置的值。如果输入矩阵inputX为M*N大小，卷积核为a*b大小，那么输出Y为（M-a+1）*（N-b+1）大小。 b）对于池化层，按照池化标准把输入张量缩小。 c）对于全连接层，按照普通网络的前向传播计算。2，CNN反向传播的不同之处：首先要注意的是，
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2024-07-10 16:01:49
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参考：> CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition **一、卷积神经网络（CNN/ ConvNet）概述由神经元组成，这些神经元具有可以被训练的权重和偏置。输入图像像素，经过中间的函数，可以得到每个类别的分数。一般的神经网络都是要输入一个向量，由于CNN输入的是图像，所以不用向量化，可以直接输入像素。每个神经元连接
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2024-03-18 11:30:10
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池化层的输入一般来源于上一个卷积层，主要作用是提供了很强的鲁棒性（例如max-pooling是取一小块区域中的最大值，此时若此区域中的其他值略有变化，或者图像稍有平移，pooling后的结果仍不变），并且减少了参数的数量，防止过拟合现象的发生。池化层一般没有参数，所以反向传播的时候，只需对输入参数求导，不需要进行权值更新。  
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2024-04-07 20:55:55
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怎么根据cnn网络的参数和输入图片大小，计算一个cnn网络的输出呢，下面来说明一下 现在做如下假设n：表示图像尺寸，比如图像尺寸为n*n*3f：表示卷积核尺寸，比如卷积核尺寸为f*f，可以用filter表示卷积核s：表示步进，卷积核一次移动多少个像素p：表示填充数目，表示一边填充p列像素，2p表示左右各填充p列像素，同样，在行上表示一边填充p行像素，2p表示上下各填充p行像素 于是我们就可以得到如
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2024-03-27 12:50:35
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一、基础知识1.1卷积神经网络(CNN)CNN新出现了卷积层(Convolution层)和池化层(Pooling层), 这两种不同类型的层通常是交替的, 最后通常由一个或多个全连接层组成卷积网络的核心思想是将：局部感受野、权值共享（或者权值复制）以及时间或空间亚采样(池化)这三种结构思想结合起来获得了某种程度的位移、尺度、形变不变性.诺贝尔奖获得者神经生理学家Hubel和Wie-sel早在1960
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2024-04-18 11:00:25
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我是 雪天鱼，一名FPGA爱好者，研究方向是FPGA架构探索和数字IC设计。一、简介单从字面上看，卷积神经网络这个词听起来就像是生物学和数学的诡异组合，里面可能还掺了一点计算机科学的意味，但这种神经网络一直在为计算机视觉领域默默贡献着最具影响力的创新。2012年是神经网络蓬勃发展的第一年，Alex Krizhevsky利用它们在当年的ImageNet竞赛中赢得了胜利，把分类错误率从原来的26%降低
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2024-06-17 04:54:44
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cnn,就是一层搞定一层的事情,从局部到全局.就像打仗一样.各干好各的事情.最终最上得到一个大致的东西.如一张图片.这一层:识别是什么笔画,下一层识别是什么中文汉字.再下一层识别是什么意思.就是一个不断映射变化最后得出结论的过程....
原创
2021-08-19 16:52:16
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卷积神经网络——卷积层CNN怎么进行识别什么是卷积图像上的卷积GIF动态卷积图权值共享 该博客主要是对网上知识点的学习和整理，方便日后复习。侵删。 卷积神经网络（CNN）一般由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成，即INPUT（输入层）-CONV（卷积层）-RELU（激活函数）-POOL（池化层）-FC（全连接层）CNN怎么进行识别当我们给定一个“X”的图案，计算机怎么识别这个图案
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2024-04-02 09:49:57
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#####R-CNN: 流程主要分为四步：1. 利用选择性搜索（Selective Search）等区域生成算法在输入图像中提取Region Proposal（大概2000个）；2. 将第一步中产生的每个Region Proposal分别resize后（也即图中的warped region，文章中是归一化为227×227）作为CNN网络的输入；3. CNN网络提取到经过resize的region
cnn,就是一层搞定一层的事情,从局部到全局.就像打仗一样.各干好各的事情.最终最上得到一个大致的东西.如一张图片.这一层:识别是什么笔画,下一层识别是什么中文汉字.再下一层识别是什么意思.就是一个不断映射变化最后得出结论的过程....
原创
2022-02-09 16:33:22
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卷积神经网络原理(CNN)卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：输入层：用于数据的输入卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失CNN的三个特点：局部连接：这个是最容易想到的，每个神经元不再和上一层的所有神经元相连，而只和一小
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2024-09-24 19:20:14
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SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。在CNN用来图像特征提取之前，SIFT算是
本文讲解的是Yunchao Gong发表在2014年的ECCV会议上的，“Multi-Scale Orderless Pooling of Deep Convolutional Activation Features”，中文译名是深度卷积激活特征的多尺度无序池化，其中提出了一种多尺度无序池化卷积神经网络，简称是MOP-CNN，下文称为MOP。先谈核心思想，MOP是对CNN中的特征的有效改进。神经网
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2024-05-22 20:03:10
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引入和代码项目简介https://github.com/songyingxin/Bert-TextClassification模型有哪些？使用的模型有下面七个BertOrigin,BertCNN, BertLSTM, BertATT, BertRCNN, BertCNNPlus, BertDPCNN通用数据集情感分类： 采用 IMDB， SST-2, 以及 Yelp 数据集。IMDB: run_i
一、 CNN结构演化历史的图二、 AlexNet网络2.1 ReLU 非线性激活函数多GPU训练(Training on Multiple GPUs)局部响应归一化(Local Response Normalization)重叠池化(Overlapping Pooling)2.2 降低过拟合( Reducing Overfitting)数据增强(Data Augmentation)Dropou
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2024-03-22 14:03:11
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深度学习是当今最火的研究方向之一。它以其卓越的学习能力，实现了AI的关键功能。 一般来说，深度学习一次肯定是不够的，那到底学习多少次合适呢？翻了翻各位大牛的研究成果，有训练10个迭代的，有30个，甚至也有1万个以上的。这就让小白迷茫了，到底训练多少次合适？训练的检验标准是什么？有一些大牛上来直接就说训练多少次，也不解释为什么，就说是凭经验，这种我们学不来。还有一些专家给出了一些理由，我
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2024-08-20 18:09:28
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什么时候用到CNN?CNN的出现是由观察图片的这三点特征得出的： 1）图片中需要识别的图案(pattern)远小于整张图片，因此我们不需要遍历整张图片去找出这个图案； 2）同样的图案可能出现在不同的位置，但它们的性质是一样的，因此可以采用相同的参数； 3）对一张图片的像素点采用下采样的方式不改变整体检测目标 根据这三个特征，我们就得到了CNN的实现框图：CNN的原理CNN是DNN的一种简单实现。
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2023-11-26 20:03:07
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