第一个神经网络示例——使用 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class）。数据点叫作样本（sample）。某个样本对应的类叫作标签（label）。将手写数字的灰度图像（28 像素×28 像素）划分到 10 个类别 中（0~9）。使用 MNIST 数据集，这个数据集包含 60000 张训练图像和10000 张测试图像
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2023-10-17 20:43:21
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目录：简介框架资源分配（1）资源分配（2）数据量化（1）数据量化（2）数据读写卷积模块池化、全连接与输出事先声明，仅用于记录和讨论，有任何问题欢迎批评指正，只是觉得菜的大佬们请绕路，就不用在这里说大实话了，因为本身就是一个粗糙的demo。ISE的v文件在github，由于大家想要vivado工程，我就做了一个，有点大，传到了百度网盘。 提起把项目代码讲解一下的念头主要是源于最近一个同学开始转行做这
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2023-09-12 22:17:24
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上一遍写到了，公式，或者是一下关于BP神经网络的内容的语言描述。下面就要开始，进行深度点的分析。 &
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2023-07-27 12:41:20
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文章目录前言一、LabVIEW开放神经网络交互工具包（ONNX)简介二、安装前的准备工作三、LabVIEW开放神经网络交互工具包（ONNX）下载四、LabVIEW开放神经网络交互工具包（ONNX）的安装1.CPU用户2.GPU用户（CUDA、TensorRT加速）总结 前言今天我们一起来看一下如何安装【LabVIEW开放神经网络交互工具包（ONNX)】。一、LabVIEW开放神经网络交互工具包（
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2023-08-21 22:17:03
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神经网络在图像识别中的应用摘要：随着大数据时代的快速发展，图像识别技术的重要性与日俱增，大量的数据集和强大的服务器计算能力，更是如虎添翼，相比传统的图像分类方法已经无法满足用户对于对图像分类灵活性和速度上的要求，甚至在复杂环境下，传统算法在进行图像分类识别的时候暴露出高复杂度，低鲁棒性的劣势。基于卷积神经网络( Convolution Neural Network，CNN) 的图像分类方法，冲破了
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2023-11-04 18:37:21
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一、引言1.1 轻量化神经网络的硬件部署需求神经网络模型不断革新发展，经历了从浅层神经网络到深度神经网络的重要变革。在追求更好精度的同时，深度神经网络模型层数和参数数量也在不断增加，从而对硬件的计算能力、内存带宽及数据存储等的要求也越来越高. 因此，计算能力强、可并行加速、数据吞吐高的高性能硬件平台对于模型训练和产业应用来说显得尤为重要。轻量级神经网络是在保证模型的精度下对神经网络结构进行压缩、量
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2023-07-18 12:57:37
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目录：1. 简介2. 框架3. 资源分配（1）4. 资源分配（2）5. 数据量化（1）6. 数据量化（2）7. 数据读写8. 卷积模块9. 池化、全连接与输出我发现点下面的链接会跳到一个不知道是谁的CSDN下面需要付费下载，这个很迷惑，麻烦自行复制下面的链接。 Github：https://github.com/MasLiang/CNN-On-FPGA 那个不知道是谁的链接： 没有下载不让举报，有
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2023-08-09 20:26:26
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使用Markdown语法，标识出代码如下：
# 实现LabVIEW神经网络
## 整体流程
使用LabVIEW实现神经网络的过程可以分为以下几个步骤：
1. 数据预处理
2. 网络搭建
3. 网络训练
4. 网络测试
5. 结果评估
下面我将逐步介绍每个步骤的具体实现方法。
## 1. 数据预处理
在实现神经网络之前，我们需要对数据进行预处理，包括数据的归一化、特征提取等操作。代码示
原创
2024-01-17 09:14:06
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现在我们来毕竟方案3和4。
首先他们的共同点是卷积核内部分并行，因此我们从这里开始分析，明确卷积核内部如何部分并行。
首先来看卷积的计算公式：
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2023-07-31 17:09:14
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来个小例子讲述一下，过程。 apf 是0.9 ， af是0.1 为什么用0.9,用0.1 主要是因为1和0.在计算过程中，会有计算隐患（可能遇到0
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2023-06-14 20:19:53
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博客写作背景----项目中解决的问题最近遇到一个使用stm32单片机多路采集信号的项目，还需要在上位机进行波形的查看，信号算法的处理，初步定为使用labview编写上位机程序进行处理。下面是我最近写程序的一些知识，进行了部分的整理，发出来和大家一起分享，也方便我以后查找自己的编程过程。编程知识点–处理算法–做题思路拟仪器技术出现后，计算机更快速、更深入地被引入到各个测量领域中。当人们利用传感器和数
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2024-04-17 07:46:28
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1 总体概述为避免闭门造车，找一个不错的开源项目，学习在FPGA上实现CNN，为后续的开发奠定基础1.1 项目链接大佬的开源项目链接： CNN-FPGA 链接跳转界面如下： 大佬的该项目已经发表论文，而且开源工程结构清晰，同时附带了硬件文档，所以对于咱们初学者来说，这个项目很友好发表的论文：硬件文档：1.2 项目介绍用ZYNQ FPGA搭建LeNet-5卷积神经网络(CNN)，实现手写数字识别，数
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2023-10-15 09:51:55
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将深度神经网络算法部署到现实场景（基于FPGA），主要包含两部分的工作，一个是为场景找到合适的算法，训练出满足要求的模型；第2个是将模型定点化后部署在FPGA上运行，主要含以下步骤：准备工作：数据收集及TFrecord制作，数据预处理函数编写。 练习时从kaggle网站上获取带标注数据集；&
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2023-07-11 20:35:39
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FPGA实现神经网络加速FPGA神经网络
1整体思路采用LeNet-5作为手写数字识别的神经网络，原因：LeNet网络结构比较简单。
1.1 LeNet结构enter description hereenter description hereLeNet共分为7层，分别是：C1，卷积层
S2，池化层
C3，卷积层
S4，池化层
C5，卷积层
F6，全连接层
OUTPUT，全连接层输入图片为尺寸32
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2023-06-08 23:47:42
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神经网络3，主要是一些用matlab自带函数来完成神经网络的例子。matlab自带的函数，都是经过优化，而且函数的实现过程是被封装好了点。性能也是非常的优良了。可是自己写出来的BP神经网络可能就不能达到那样的效果。要想在FPGA上实现，或者要知道内部的运行情况，还是要自己写才行。
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2023-07-31 17:07:26
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2.7学习向量量化神经网络模型与学习算法 2.7.1 LVQ神经网络结构 学习向量量化LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络，属于前向有监督神经网络类型，在模式识别和优化领域有着广泛的的应用 由芬兰学者Teuvo Kohonen提出 LVQ神经网络由输入层、隐含层和输出层三层组成，输入层与隐含层间为完全连接，每个输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接。隐含层和
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2023-11-02 11:06:18
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博客写作背景----项目中解决的问题最近遇到一个使用stm32单片机多路采集信号的项目，还需要在上位机进行波形的查看，信号算法的处理，初步定为使用labview编写上位机程序进行处理。为啥用labview呢，因为LabVIEW是美国国家仪器公司（NI）的创新软件产品，其全称是实验室虚拟仪器工程平台（Laboratory Virtual Instrument Engineering Wo
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2024-04-26 17:58:08
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神经网络在图像识别中的应用摘要：随着大数据时代的快速发展，图像识别技术的重要性与日俱增，大量的数据集和强大的服务器计算能力，更是如虎添翼，相比传统的图像分类方法已经无法满足用户对于对图像分类灵活性和速度上的要求，甚至在复杂环境下，传统算法在进行图像分类识别的时候暴露出高复杂度，低鲁棒性的劣势。基于卷积神经网络( Convolution Neural Network，CNN) 的图像分类方法，冲破了
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2024-01-18 21:50:15
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知乎@金柔Baseline就是参照物，可以是最基础的模型，业界的普遍做法或者你要去pk的对手玩法。选取什么作Baseline那就看你的目的咯知乎@walle在CVPR2016的best paper, 也就是何凯明的Deep Residual Learning for Image Recognition一文中，对于34层残差卷积神经网络和34层普通卷积神经网络，做了对比，在对比中普通CNN被称为pl
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2023-10-22 10:03:29
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# LabVIEW深度神经网络简介
## 前言
深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）是一种机器学习算法，具有多层神经网络结构。LabVIEW作为一种流程化编程语言，提供了强大的图形化界面和丰富的函数库，方便用户进行快速开发和调试。本文将介绍如何使用LabVIEW实现深度神经网络，并给出相关代码示例。
## LabVIEW深度神经网络
LabVIEW提供了一系列的机
原创
2023-12-10 09:18:55
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