前言：今天他给大家带来一篇发表在CVPR 2017上的文章。本文主要内容：把局部二值与卷积神经网路结合，以削减参数，从而实现深度卷积神经网络端到端的训练，也就是未来嵌入式设备上跑卷积效果将会越来越好。主要贡献：提出一种局部二值卷积（LBC)可以用来替代传统的卷积神经网络的卷积层，这样设计的灵感来自于局部二值模式（LBP).LBC主要由一个预先定义好的稀疏二值卷积滤波器，这个滤波器在整个训练过程中是
CNN卷积神经网络卷积神经网络是使用卷积层（Convolutional layers）的神经网络，基于卷积的数学运算。主要应用于计算机视觉的数字图像处理领域，卷积层由一组滤波器组成，滤波器可以视为二维数字矩阵。如下图所示这是一个示例3x3滤波器：**索伯滤波器**（Sobel filter）卷积的含义 对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，
文章目录一、摘要及主要贡献1.1 摘要1.2 主要贡献二、论文相关2.1 深度神经网络体系结构的自动设计2.2 神经网络剪枝2.3.自动代码近似化框架三、论文方法部分3.1 设计探索空间3.2 神经网络剪枝四、试验部分五、总结 一、摘要及主要贡献1.1 摘要深度神经网络(DNNs)是一种计算密集型的学习模型，在广泛的领域中越来越适用。由于其计算复杂性，DNNs受益于利用自定义硬件加速器来满足性
文章目录神经网络架构（neural network，NN）层次结构神经元：全连接：非线性：正则化激活函数（非线性变换）数据预处理防止过拟合方法卷积神经网络（Convolution neural network，CNN）应用（与图像相关）：卷积网络与传统网络的区别：整体架构：卷积层卷积操作：边缘填充：图像颜色通道：深度：卷积结果计算：权重参数=每一个卷积核参数\*卷积核个数+偏置参数池化层（下采样
以前的神经网络几乎都是部署在云端（服务器上），设备端采集到数据通过网络发送给服务器做inference（推理），结果再通过网络返回给设备端。如今越来越多的神经网络部署在嵌入式设备端上，即inference在设备端上做。嵌入式设备的特点是算力不强、memory小。可以通过对神经网络做量化来降load和省memory，但有时可能memory还吃紧，就需要对神经网络在memory使用上做进一步优化。本文
神经网路算法Neural Network神经网络包含输入层input layer、隐藏层hidden layer、输出层output layer三部分。多层神经网络中常用的优化参数算法，backpropagation/反向传播算法。多层神经网络结构如图： 其中隐藏层通常有多层组成；神经网络中每个节点i的输入为：在节点处进行非线性化处理：f为激活函数，常用的形式有：tanh(x) 和 Sigmoid
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2023-10-19 09:05:56
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目前，IEEE802.11无线局域网标准在语音通信、无线办公等领域广泛应用，但主要还是局限在PC机、笔记本电脑等通用平台的无线通信。无线局域网在信息家电、工业控制、移动手持设备等嵌入式环境中的应用需求日益增多。如何在嵌入式系统中整合WLAN宽带通信，成为嵌入式系统应用中的一个热点。1 IEEE802.11b无线局域网 IEE
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2023-07-21 12:02:27
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一、七层协议 – OSI参考模型 下面详细来说一下这几个层的作用。一、假设有A、B两台主机想要进行通信，那应该怎么做呢。 1、通过不同的介质将A主机和B主机连接在一起，比如双绞线、蓝牙等。 2、不同的的连接介质，对应的接口是不同的，比如双绞线的接口是 RJ-45。 3、计算机中只能处理二进制，属于数字信号，而双绞线中的信号则是模拟信号，这就涉及到了如何将模拟信号转换为数字信号的问题（比如RS232
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
1、Keras 简介 Keras 是一个主要用于Python 语言开发的开源神经网络计算库，被设计为高度模块化和易扩展的高层神经网络接口，方便用户简洁、快速完成模型的搭建与训练。在 TensorFlow 中，Keras 被实现在 tf.keras 子模块中。2、常见网络层类 对于常见的神经网络层，可以用张量方式的底层接口函数来实现，一般直接使用层方式来完成模型的搭建。在 tf.keras.
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks图神经网络 vs. 网络嵌入。时空图（Spatial-Temporal Graph）图神经网络（GNN）的新分类体系GCN方法图卷积外的其他图神经网络模型图注意力网络图自编码器图生成网络图时空网络应用常用数据集开源实现未来方向 Networks) 论文链接：https://arxiv.org/pdf
市场研究公司数据显示，2017年嵌入式AI芯片产业营收由2016年的800亿美元增长至创记录的1320亿美元，2018年将进一步增长至1500亿美元。深度学习全称深度神经网络，本质上是多层次的人工神经网络算法，即模仿人脑的神经网络，从最基本的单元上模拟了人类大脑的运行机制。近年来，其所取得的前所未有的突破掀起了人工智能新一轮的发展热潮。最早的神经网络的思想起源于1943 年的 MCP人工神经元模型
浅析嵌入式程序设计中的优化问题 2008-10-13 作者：刘锋 张晓林 嵌入式系统由于受功耗、成本和体积等因素的制约，嵌入式微处理器的处理能力与桌面系统处理器相比也存在较大差距，故嵌入式系统对程序运行的空间和时间要求更为苛刻。通常，需要对嵌入式应用程序进行性能优化，以满足嵌入式应用的性能需求。1 嵌入式程序优化的类型嵌入式应用程序优化，指在不改变程序功能的情况下，通过修改原
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2023-11-04 13:19:41
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以太网IP,UDP协议传输的数据是逐级包含的关系如下图,以太网帧：以太网帧头+以太网数据 IP帧头+IP数据 ARP数据包 ICMP帧头+ICMP数据 / UDP帧头+UDP数据 用户数据 UDP数据如何被接收的： 网口芯片有数据后，发出中断给
引言对于神经网络的边缘计算以及嵌入式等应用，目前市场的前景广阔；各个头部企业对于物联网的布局和国家工业2.0时代的到来，为神经网络在实地场景中的应用带来了更为可观的经济价值。而对于现有的神经网络进行压缩，从而实现在小型低功耗设备上边缘计算的应用，意义也变得更为深远。本文针对现有的常见神经网络压缩进行简单的概括和阐述，并在笔者的理解上对于未来神经网络的发展方向给出自己的看法。1.各种压缩方法概述1.
这不是什么新鲜东西，无线路由器很早前就开始使用了，不过最近才慢慢理解其原理。现在网络嵌入式设备的功能越来越强大了，各芯片厂商的解决方法支持着这种复杂性。最近公司实习，做一个家庭网关的项目。下面的内容应该不算泄密吧，写得随意一点。
1.一个网络芯片架构
大家应该看得出来，这是一个DSL芯片。其网络部分由一
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2023-08-25 23:46:20
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人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位，除了找到最好的神经网络模型和训练数据集之外，人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它，同时优化性能和功率效率。 使用云计算并不总是一个选项，尤其是当设备没有连接的时候。 在这种情况下，需要一个能够实时进行预处理和执行神经网络的平台，需要最低功耗，尤其是在一个电池设备上运行的时候。通过使用不同的工具(如 python 脚本) ，可以训练一个数...
原创
2021-11-22 10:42:23
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网络表征学习（network representation learning，NRL）&网络嵌入（network embedding，NE）&图嵌入（Graph Embedding Method，GE）：用低维、稠密、实值的向量表示网络中的节点，也即映射到K维的隐空间。近年来，网络表征学习领域是复杂网络分析方面的研究重点，也是深度学习应用到网络分析的表现之一，几乎每年都有相关的文章
人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位，除了找到最好的神经网络模型和训练数据集之外，人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它，同时优化性能和功率效率。 使用云计算并不总是一个选项，尤其是当设备没有连接的时候。 在这种情况下，需要一个能够实时进行信号预处理和执行神经网络的平台，需要最低功耗，尤其是在一个电池设备上运行的时候。通过使用不同的工具(如 python 脚本) ，可以训练一个数...
原创
2022-03-21 17:50:06
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导读
深度学习的一个显著成功应用是嵌入，这是一种将离散变量表示为连续向量的方法。这项技术已经有了实际的应用，其中有在机器翻译中使用词嵌入和类别变量中使用实体嵌入。
近年来，神经网络在图像分割、自然语言处理、时间序列预测等方面的应用有了很大的发展。深度学习的一个显著成功应用是嵌入，这是一种将离散变量表示为连续向量的方法。这项技术已经有了实际的应用，其中有在机器翻译中使用词嵌入和类别变
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2023-10-26 12:15:21
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