基于递归神经网络的lssvm的FPGA实现中,初始值的选取 [问题点数:80分]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 0%
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
基于XILINX FPGA的卷积神经网络(一)
<em>基于</em><em>fpga</em>的卷积<em>神经网络</em>rn前期准备工作rn首先使用tensorflow设计卷积<em>神经网络</em>,并进行训练。方便起见,我使用了mnist数据集,设计的网络结构为:rnrnrninput layer  24x24rnconv1 layer 20x20x6rnmaxpooling1 layer 10x10x6rnconv2 layer 6x6x12rnmaxpooling2 layer 3x3x12rno
基于XILINX FPGA的卷积神经网络(三)
MATLAB代码rnrnrn24x24图片转coe文件rnrnrnload('testset_image.mat')rna = image(1,:);rnb = reshape(a,[24,24])';rnc = reshape(b,[1,24*24]);rnrnrnfid = fopen('image_24x24.coe','wt');rnfprintf(fid,'memory_initiali
基于FPGA的卷积神经网络加速器
<em>基于</em>FPGA的卷积<em>神经网络</em>加速器
基于XILINX FPGA的卷积神经网络(二)
Python+tensorflow代码rnrnrnmodel.pyrnrnrnrnrnimport tensorflow as tfrnrnrnrnrndef weight_variable(shape):rn    initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)rn    return tf.Variable(initial)rnrnrnrnrn
基于FPGA的卷积神经网络加速器_余子健
这是浙大余子健的研究生毕业论文,也是我阅读的第一篇文献。n1. <em>神经网络</em>计算模型nn上图为典型的卷积<em>神经网络</em>的结构。在图中C层代表的是卷积层,S层是子采样层,F代表全连接层。C层与S层是交替出现的。卷积层即特征提取层,子采样层可以二次平均和局部提取。卷积层是FPGA要加速的重点。nn上图是一个典型的卷积层,N个输入特征图,M个输出特征图,将会有N*M个卷积核 (Kernals)。这点我觉得很重要:...
FPGA实现神经网络加速的Hello World
       听完很多大咖的观点,对于工程师,未来十年应该有两个技术可以做,一个是AI,提升生产力,一个是区块链,厘清生产关系。个人觉得还是AI好玩些,希望可以挤进去折腾下。对于AI应用落地,其实判断标准就两个,是否可以提升生产力(当然有时不是直接的,产生的数据可能在其他地方提高效率),一个是能否降低交易成本,把实惠给老百姓。nn       好像有点扯远了,我们还是聊技术吧。FPGA工程师如果想...
最小二乘支持向量机LSSVM
LSSVM - Regressionnn(注意:将LSSVM工具箱添加到toolbox会造成BPNN网络无法建立])nn解决办法:将LSSVM路径删去nnload regressionData.mat;noutput = output';nn%划分数据集n[value,index] = sort(rand(1,2000));nx_train = input(index(1:1800),:);nx_...
matlab交叉验证结合二次多维非线性无约束寻优法对LSSVM进行参数选取
方法1:nnfold=10;nn[gam,sig2] = tune<em>lssvm</em>({train_s,train_cl,'f',[],[],'RBF_kernel','original'},'gridsearch','crossvalidate<em>lssvm</em>',{K-fold,'mse'});nnmodel = init<em>lssvm</em>(train_s,train_cl,'f',gam,sig2,'RBF_ker...
FPGA CNN 基于FPGA的深度学习网络移植
内含<em>基于</em>FPGA的深度学习算法移植的论文和代码 FPGA CNN
Tensorflow——实现递归神经网络RNN
以MNIST数据集作为要处理的数据集n <em>实现</em><em>递归</em><em>神经网络</em>RNNn 开发环境:jupyter notebookn 运行:CPUn 代码<em>实现</em>nnnimport tensorflow as tfnfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datannn#载入数据集nmnist = input_data.read_data_sets(&quot;MN...
神经网络梯度下降优化算法及初始化方法小结
An overview of gradient descent optimization algorithms and Weight initialization methods.n n <em>神经网络</em>重要的一点就是调参炼丹,这里复习一下网络的初始化方法及优化方法。 n 然而知道这些并没有什么用, 平时多实验才是王道n网络优化方法n1 SGDn2 Momentumn3 Nesterovn4 Adag
递归神经网络RNN与LSTM
<em>递归</em><em>神经网络</em>RNN与LSTM简介与算法推导。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
神经网络实现到FPGA II
number:10000n7n2n1n0n4n1n4n9n5n9n0n6n9n0n1n5n9n7n3n4n9n6n6n5n4n0n7n4n0n1n3n1n3n4n7n2n7n1n2n1n1n7n4n2n3n5n1n2n4n4n6n3n5n5n6n0n4n1n9n5n7n8n9n3n7n4n6n4n3n0n7n0n2n9n1n7n3n2n9n7n7n6n2n7n8n4n7n3n6n1n3n6n9n...
lssvm算法-神经网络学习
<em>lssvm</em>算法适用于各类学习,倾侧有效。相关学习的研究者欢迎参考
差分进化算法DE优化LSSVR
(一)差分进化算法DEnn进化机制: 变异(mutation) - 交叉(crossover) - 选择(selection)nn(二)最小二乘支持向量回归LSSVRnn该算法有2个关键参数: alpha + sig2nnnnnn(三)DE-LSSVRnn%载入数据ndata = csvread('D:\matlab2016a\OA\sample.csv');nn%划分数据集nrv...
基于FPGA的数字识别三
<em>基于</em>FPGA的数字识别三nn作者:OpenS_Leenn1 背景知识nn在《<em>基于</em>FPGA数字识别一》我们在三种数字识别方法中选择了数字特征识别算法,完成了屏幕固定位置的数字识别。例如图1所示,数字只有在标线的固定位置才能被识别,移出标线就不能被识别。nnnn图1 <em>基于</em>固定标线的数字识别nn在《<em>基于</em>FPGA的数字识别二》中我们在数字识别的前端增加了移动目标的追踪模块,从而完成了屏幕范围内0-9的...
Xilinx zynq系列FPGA实现神经网络中相关资源评估
目录nnzynq7000系列概览nn1.内存占用nn1.1 FPGA程序中内存的<em>实现</em>方式nn1.2  zynq的BRAM内存大小nn1.3.一个卷积操作占用的内存nn2. PipeCNN可<em>实现</em>性nnPipeCNN论文解析:用OpenCL<em>实现</em>FPGA上的大型卷积网络加速nn2.1 已<em>实现</em>的PipeCNN资源消耗nn3. <em>实现</em>大型<em>神经网络</em>的方法nn4. Virtex-7高端FPGA概览nn 7系列FP...
基于FPGA的移位寄存器实现
用verilog编写<em>实现</em>移位寄存器的功能并在开发板上显示。
基于FPGA的CRC校验原理
文章目录概念Fibonacci LFSRsCyclic redundancy check——CRCrn概念rn线性反馈移位寄存器(Linear feedback shift register,LFSR)是指给定前一状态的输出,将该输出的线性函数再用作输入的移位寄存器。异或运算是最常见的单比特线性函数:对寄存器的某些位进行异或操作后作为输入,再对寄存器中的各比特进行整体移位。rn赋给寄存器的<em>初始值</em>叫做“种...
深度学习方法(六):神经网络weight参数怎么初始化
<em>神经网络</em>,或者深度学习算法的参数初始化是一个很重要的方面,传统的初始化方法从高斯分布中随机初始化参数。甚至直接全初始化为1或者0。这样的方法暴力直接,但是往往效果一般。本篇文章的叙述来源于一个国外的讨论帖子[1],下面就自己的理解阐述一
LibSVM和LSSVM的使用
LibSVM和LSSVM的使用
基于FPGA的数字识别的实现
欢迎大家关注我的微信公众号:FPGA开源工作室nnnn<em>基于</em>FPGA的数字识别的<em>实现</em>nn1 背景知识nn1.1<em>基于</em>FPGA的数字识别的方法nn通常,针对印刷体数字识别使用的算法有:<em>基于</em>模版匹配的识别方法、<em>基于</em>BP <em>神经网络</em>的识别方法、<em>基于</em>数字特征的识别方法等。下文将对这几种算法进行讨论以及比较。1&gt;模版匹配法模版匹配法是一种被较早应用的数字识别算法,该算法的关键是对所要识别的...
基于递归神经网络的广告点击率预估
<em>基于</em><em>递归</em><em>神经网络</em>的广告点击率预估,涉及随机森林、python、LSTM等。
LSSVM工具箱的使用说明
LSSVM工具箱的详细使用说明,关于回归和分类算法,以及各种函数的功能和调用方法。
【机器学习】动手写一个全连接神经网络(三):分类
我们来用python写一个没有正则化的分类<em>神经网络</em>。 n传统的分类方法有聚类,LR逻辑回归,传统SVM,LSSVM等。其中LR和svm都是二分类器,可以将多个LR或者svm组合起来,做成多分类器。 n多分类<em>神经网络</em>使用softmax+cross entropy组成最终的多分类代价函数J。为什么要用这个代价函数,可能需要广义线性模型的知识。简单来说就是最大化分类函数的熵。
改编LSSVM回归预测matlab版code
改编<em>lssvm</em>。方便使用,guidence里有说明的demo。直接运行就可以,也可以根据自己的实际情况进行适当的修改。
最小二乘支持向量机——LSSVM
写在开头nnnn通过前文分析,可以看到,支持向量机最适合于小样本的学习环境。它的关键在于要找出所有的支持向量,从这些支持向量,就能得出最优分隔超平面了。这一做法让人联想到普通信号的处理。对于一个信号,其结构都是真实信号加上各种噪声。我们在做信号处理时,目的就是为了削弱噪声的影响,从而得出真实的信号值。这样对应起看,支持向量机机与信号滤波似乎有异曲同工之妙。在样本里,除了支持向量的那些点就像是信号里
基于HLS的Tiny_yolo卷积神经网络加速研究
<em>基于</em>HLS的Tiny_yolo卷积<em>神经网络</em>加速研究,从论文的角度对<em>基于</em>FPGA的深度学习<em>实现</em>方法进行了说明
基于粒子群算法的最小二乘支持向量机实现多分类(PSO_LSSVM)
<em>基于</em>粒子群算法的最小二乘支持向量机<em>实现</em>多分类:用粒子群算法(PSO)<em>实现</em>最小二乘支持向量机中(LSSVM)的参数gam和sig2的最优化,并用LSSVM<em>实现</em>训练并测试多类别数据,多分类效果很棒,有需要请联系1822285076@qq.com,需要一定费用。...
基于LSTM的神经网络语言模型的实现
<em>基于</em>LSTM的<em>神经网络</em>语言模型,使用python<em>实现</em>以及Theano框架
FPGA初值问题
信号在未赋值时候的初值与信号类型有关:如果是可以比较大小的整型或者实型,则赋给最小值;如果是不能比较大小的枚举类型,则赋给最左值。声明信号的时候给信号赋了初值,仿真器就会按照这个初值开始仿真,而有些综合器却是不理睬的,实际电路上电后是个随机值,然而有些综合器是敏感的,将会产生相应的锁存器来保证上电后的初值为你设定的值。...
CNN唯一开源FPGA实现
PipeCNN: An OpenCL-Based Open-Source FPGA Accelerator for Convolution Neural Networks
lssvm工具箱使用心得
从标准SVM(libSVM)扩展使用<em>lssvm</em>工具箱n数据在自带程序tune<em>lssvm</em>优化下效果较好,优化函数包括GridSearch和simplexn但是程序可拓展性不强,PSO优化仅有一个半吊子程序%by Tangxiaobiao  QQ 444646122 blog.sina.com.cn/<em>lssvm</em>n没有交叉验证n而<em>lssvm</em>的交叉验证仅在tune<em>lssvm</em>下可以使用,程序写的也不
基于FPGA的车牌识别--字符提取
<em>基于</em>FPGA的车牌识别--字符提取nn1 概述nn对于对于识别车牌的重要一步是对车牌字符的提取。本节将在《<em>基于</em>FPGA车牌位置的定位》的基础上完成车牌上每个字符的提取与定位,为车牌的识别扫清障碍。nn2 FPGA<em>实现</em>车牌的字符提取与定位nnnn图1 车牌位置定位的FPGA<em>实现</em>nn如图1所示,在《<em>基于</em>FPGA车牌位置的定位》的基础上我们继续完成车牌的字符提取与定位。nn第一步:去除固...
递归神经网络
往期回顾rnrn在前面的文章中,我们介绍了循环<em>神经网络</em>,它可以用来处理包含序列结构的信息。然而,除此之外,信息往往还存在着诸如树结构、图结构等更复杂的结构。对于这种复杂的结构,循环<em>神经网络</em>就无能为力了。本文介绍一种更为强大、复杂的<em>神经网络</em>:<em>递归</em><em>神经网络</em> (Recursive Neural Network, RNN),以及它的训练算法BPTSrn (Back Propagation Through
FPGA实现人脸识别算法
FPGA 人脸识别
神经网络中代价函数的选择
一般回归问题常用的损失函数为均方误差(mean-square error, MSE),分类问题常用的损失函数为交叉熵(Cross Entropy)。nn为什么呢?值得去思考研究!
递归神经网络--代码实现
import numpy as npnclass IdentityActivator(object):n def forward(self, weighted_input):n return weighted_input def backward(self, output):n return 1nclass TreeNode(object):n def
FPGA的CNN加速,你怎么看?
网上对于FPGACNN加速的研究已经很多了,<em>神经网络</em>的硬件加速似乎已经满大街都是了,这里我们暂且不讨论谁做的好谁做的不好,我们只是根据许许多多的经验来总结一下<em>实现</em>硬件加速,需要哪些知识,考虑哪些因素。很多人都说在做FPGA的<em>神经网络</em>加速,可是有多少人真正拿出了实际结果,可能大部分人就是用HLS(高层次综合)写了个四五层的小网络,或者简单<em>实现</em>了一下卷积操作。真正要用FPGA做加速,得先明白算法的整体...
BP_Adaboost强分类器设计
1.Adaboost算法介绍nnAdaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来构成一个更强的分类器(强分类器)。Adaboost算法本身是通过改变数据分布来<em>实现</em>的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送到下层分类器进行训练,最后将每次得到的分类器融合...
LSSVM分类和回归
LSSVM-回归nngamma = 100;nsig2 = 13;ntype = 'function estimation';nn%训练模型n[alpha,b] = train<em>lssvm</em>({x_train,y_train,type,gamma,sig2,'RBF_kernel'});nn%模型预测npredict_train = sim<em>lssvm</em>({x_train,y_train,type,gam...
RNN递归神经网络的详细推导及C++实现
//让程序自己学会是否需要进位,从而学会加法#include "iostream"n#include "math.h"n#include "stdlib.h"n#include "time.h"n#include "vector"n#include "assert.h"nusing namespace std;#define innode 2 //输入结点数,将输入2个加数n#defi
尖峰神经网络Verilog代码实现----
尖峰<em>神经网络</em>Verilog代码<em>实现</em>
递归神经网络RNN原理——Elman网络原理——结合实例MATLAB(BPTT算法)实现
最近正在看<em>递归</em><em>神经网络</em>,看了网上很多博文,算是鱼龙混杂,并且基本都是使用Python<em>实现</em>,要不就是使用Matlab中的函数库newelm()等。对于使用Matlab的同学,甚为不方便。所以我将结合实例,使用matlab语言,完成Elman<em>递归</em><em>神经网络</em>程序的编写(BPTT)。本人菜鸡一枚,如有错误还望各路大神,指正教导。另外,关于理论推导算法步骤,等我过几天有时间更新。
神经网络权(BP)值初始化相同权值的影响
<em>神经网络</em>权值初始化问题n在对<em>神经网络</em>权值初始化时,大家都会选择将其随机初始,如果全赋值为相同数,则会破坏不对称,不应该这样。但如果我们偏要初始化一样,那么会发生什么呢? n从传递公式上,可以明确,前向传播中,每层的<em>神经网络</em>节点输出值都一样【权值初始化为0比较特殊,我在下文中会对这种情况做详细分析】(这里有个前提:BP网络为全连接,且加入了激活函数,激活函数为sigmod函数),那反向传递时,其权值偏导值应该
递归神经网络RNN
import tensorflow as tfnfrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datann# 载入数据nmnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)nn# 输入图片是28*28nn_inputs = 28 # 输入一行,一行有28个数据nma...
基于FPGA的高通滤波算法实现
一.算法原理nn计算公式:H(2,2)= f(2,2) - 1/9*滑框均值 + 100nn假设一幅图大小为302 * 302 * 8 bit 那么 在3*3的模板  滤波次数 就为 (302-3+1)*(302-3+1)= 300*300nn二.在FPGA中的原理nn1.原理介绍nnnn     图像输入以CameraLink协议为例,向FPGA输入300*300的图像,由于需要将图像的首行首列...
BP神经网络——如何进行权值的初始化
如果以面向对象(OOP)的方式进行BP<em>神经网络</em>系统的设计与实践的话,因为权值的初始化以及类的构造都只进行一次(而且发生在整个流程的开始阶段),所以自然地将权值(全部层layer之间的全部权值)初始化的过程放在类的构函数中,而权值的初始化,一种trivial常用的初始化方法为,对各个权值使用均值为0方差为1的正态分布(也即np.random.randn(shape))进行初始化,也即:class Ne
PID算法的FPGA实现
PID算法的FPGA<em>实现</em>的quartus工程
时间递归神经网络
今晚四个小时,为了梳理复习<em>神经网络</em>的基本算法,通过维基百科的描述,慢慢看下来。有一些收货,做一些笔记,手写识别是最早成功利用RNN的研究成果。在实际工作中的要求是:熟悉CNN、RNN,LSTM等深度<em>神经网络</em>模型,并掌握其相关的优化调参方法;基本的框架和从中提取的关键词如下:编码器解码器双向读取隐藏状态自然语言处理还有条件概率概率在实际生活中,一切都有一个概率。这些编码解码我就想起大三上上范老师的信...
基于深度循环卷积神经网络的图像超分辨率重建 学习笔记
Deeply-Recursive Convolutional Network for Image Super-ResolutionnnAuthor: Jiwon Kim, Jung Kwon Lee and Kyoung Mu Lee nDepartment of ECE, ASRI, Seoul National University, Korea nn1.介绍nn本文使用 深度循环卷积神经网...
神经网络参数初始化对最终结果有重大影响
<em>神经网络</em>参数初始化对最终的结果有重大影响。下面的代码是从github改编的,一开始使用正态分布初始化参数,stddev设置为1.0,结果正确率始终徘徊在94%,设置为0.01后,最终正确率达到了98%以上。所以参数的初始化需要跑代码测试哪种效果好。rnimport tensorflow as tfnimport numpy as npnimport tensorflow.examples.tuto
关于卷积神经网络(CNN)与递归/循环神经网络(RNN)的入门学习
最近科研看了两篇论文,上面分别用了两种方法,一种是卷积<em>神经网络</em>,另一种则是<em>递归</em><em>神经网络</em>,因为之前没有接触过<em>神经网络</em>这一块知识,故特地整理一下,方便自己了解。n卷积<em>神经网络</em>(CNN)n卷积<em>神经网络</em>(Convolutional Neural Network)简称CNN,CNN是所有深度学习课程、书籍必教的模型,CNN在影像识别方面的为例特别强大,许多影像识别的模型也都是以CNN的架构为基础去做延伸。另...
基于FPGA的深度学习硬件架构平台的研究现状分析
       FPGA深度学习的方向概述      传统的CNN(Tensorflow、caffe)是在GPU、CPU上面进行的,但因为其功耗高、散热不好、价格昂贵。但是在单纯的FPGA这类芯片上进行深度学习类的算法,往往开发难度大,开发周期漫长,不适合CNN算法的<em>实现</em>。CNN算法的步骤划分,训练(PC)+异构平台(SOC)。      因此,才出现了各种异构平台SOC,如FPGA+ARM的架构,...
基于FPGA实现的流水灯项目
<em>基于</em>FPGA<em>实现</em>的流水灯实验nn nn nn一、开发环境nn软件环境:Quartus Prime 17.1 ,notepad++,gvim,modelsim-SE,TimeGen3nn硬件环境:DE2-115(Intel FPGA Cyclone IV,EP4CE115F29C7N)nn二、实验目的nn1.掌握Quartus Prime 17.1的开发环境及FPGA的开发流程。nn2.熟悉开发板(...
关于神经网络权值初始化的讲究
用<em>神经网络</em>来学习时,权值的初始化会会影响网络的学习速度,不好的初始化权值会使<em>神经网络</em>学习速度在学习过程中较快的下面可以举个例进入饱和期,速度很慢,下面可以举个例子说明这点nnnnnnnn这是一个三层网络,一层输出层,一层隐层,一层输入层,输出层两个节点,隐层三个节点,输入层n个节点,假设我们采用梯度下降法调整权值,假设神经节点所用激活函数为梯度函数 1/(1+exp(-z)),设输
深度学习FPGA实现基础知识0(FPGA击败GPU和GPP,成为深度学习的未来?)
需求说明:深度学习FPGA<em>实现</em>知识储备rnrn来自:http://power.21ic.com/digi/technical/201603/46230.htmlrnrnrnrnFPGA击败GPU和GPP,成为深度学习的未来?rnrnrn最近几年,深度学习成为计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域中所最常使用的技术,被业界大为关注。然而,深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力,只有更好的硬件
lssvm最小二乘支持向量机实例
matlab最小二乘支持向量机(<em>lssvm</em>)工具箱的实例
图像中值滤波的FPGA实现--实时高速
中值滤波的目的是滤除椒盐噪声,就是那种像是在图像上撒了盐粒子一样玩意儿。这一篇就来谈谈如何在FPGA上<em>实现</em>中值滤波。nnn数字滤波器的设计其实就是模板的设计。n本实验<em>选取</em>3x3模板,中值滤波也很简单,求模板上三行三列像素值的中值就可以了。n那么,如何求中值呢?n先看一下 RTL Viewernnnn1)第一步 n搭建LineBuffern搭建LineBuffer方法,已经在
在FPGA板上用Verilog实现车牌识别
一个车牌识别系统先在Matlab中<em>实现</em>,然后将其在FPGA Xilinx Spartan-6上使用Verilog<em>实现</em>。以下是FPGA上系统的测试环境。nn图像存储器: 存储10个图像并将其转换为.dat格式(gray data)。我们使用$ readmemh(可复合)Verilog 命令,通过读取.dat文件中的gray data来初始化内存。将10个图像转换为Gray格式,并使用Matlab写入...
LSSVMMatlab工具箱
LSSVM工具箱,国外很成熟的工具箱,撰写论文、做实验的好源码
基于人工小波神经网的说话人识别
<em>基于</em>人工小波<em>神经网络</em>的说话人识别方法 小波<em>神经网络</em>拓扑结构的<em>选取</em>
BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类(修改)
语音作为一种搭载着特定的信息模拟信号,已成为人们社会生活中获取信息和传播信息的重要的手段。本文采用matlab语言进行程序设计,采用bp<em>神经网络</em>的智能方法,<em>实现</em>对多种语音信号的分离。
TensorFlow实现经典深度学习网络(6):TensorFlow实现基于LSTM的语言模型
TensorFlow<em>实现</em>经典深度学习网络(6):TensorFlow<em>实现</em><em>基于</em>LSTM的语言模型n循环<em>神经网络</em>(Recurrent Neural Networks,RNNs)出现于20世纪80年代,由于<em>神经网络</em>结构的进步和GPU上深度学习训练效率的突破,PNNs已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。RNN对时间序列数据非常有效,其每个神经元可通过内部组件保存之前输入的信息。RNNs已经被在实践中证明对NLP是非常成功的,如词向量
【机器学习】Weighted LSSVM原理与Python实现:LSSVM的稀疏化改进
【机器学习】Weighted LSSVM:LSSVM的稀疏化改进一、LSSVM的缺点二、WLSSVM的数学原理新的改变三、WLSSVM的python<em>实现</em>新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数...
粒子群PSO优化LSSVM的完整程序
粒子群PSO优化LSSVM最小二乘支持向量机的完整程序。亲测可用
基于pso优化lssvm两参数
运用pso 方法优化<em>lssvm</em> 的sig2 gam 两参数 对数据进行回归预测
基于fpga的正弦信号发生器verilog代码
很简洁易懂的正弦信号发生器verilog代码,附带有modelsim仿真测试脚本文件,已用于我自己的项目中
简述脉冲神经网络SNN:下一代神经网络,及其仿真工具
脉冲<em>神经网络</em>(SNN)属于第三代<em>神经网络</em>模型,<em>实现</em>了更高级的生物神经模拟水平。除了神经元和突触状态之外,SNNn还将时间概念纳入了其操作之中。本文将简要介绍这种神秘的<em>神经网络</em>形式。nn所有对目前机器学习有所了解的人都听说过这样一个事实:目前的人工<em>神经网络</em>是第二代<em>神经网络</em>。它们通常是全连接的,接收连续的值,输出连续的值。尽管当代<em>神经网络</em>已经让我们在很多领域中<em>实现</em>了突破,但它们在生物学上是不精确的,...
基于循环神经网络(RNN)的神经语言模型
这篇主要介绍神经语言模型的结构。与RNN相比,NLP应用中主要多了两个层:词向量层(embedding)和softmax层。下面对这两个层分别进行介绍。一.词向量层(embedding)  在<em>神经网络</em>的输入层,每一个单词用一个实数向量来表示,这个向量被成为“词向量”(Word embedding,也可以翻译成:词嵌入)。词向量可以形象的理解为将词汇表嵌入到一个固定维度的是实数空间里。将单词编号转化...
TensorFlow学习(六)卷积神经网络CNN、循环(递归神经网络RNN
1.传统<em>神经网络</em>存在的问题 n权值太多,计算量太大; n权值太多,需要大量样本进行训练;nn经验之谈:训练数据是未知量的5到30倍 n2.局部感受野
arnnfdf00001
一个<em>递归</em><em>神经网络</em>的<em>实现</em>。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
特征匹配实现印刷体数字识别,卷积神经网络实现印刷体数字识别
特征匹配<em>实现</em>印刷体数字识别,卷积<em>神经网络</em><em>实现</em>印刷体数字识别(很可靠)n1.印刷体数字识别(特征匹配)n1.首先需要了解为什么印刷体数字识别我使用的是特征匹配的方法,我起初也走了很多的坑,当初固执的识别印刷体数字去使用cnn(卷积<em>神经网络</em>),但是没有专用的印刷体数字的数据集供我去训练卷积<em>神经网络</em>,我却很傻很天真的将mnist手写体数字数据集用作训练。我先在郑重的告诉你们卷积<em>神经网络</em>可以训练印刷体数字...
深度学习-42:深度递归神经网络(Recursive NN,RNN)
深度学习-42:深度<em>递归</em><em>神经网络</em>(Recursive NN,RNN)rnrn深度学习原理与实践(开源图书)-总目录rnrn<em>递归</em><em>神经网络</em>(Recursive NN,RNN)通过带有树状相似的<em>神经网络</em>结构来<em>递归</em>复杂的深度网络。本质上,<em>递归</em><em>神经网络</em>是对循环<em>神经网络</em>(Recurrent Neural Network)的一个有效扩展,他们具有不同的计算图。rn<em>递归</em><em>神经网络</em>(Recursive NN)和循环<em>神经网络</em>(R...
在zynq平台实现目标检测网络项目汇报与交接
背景:着手深度学习的FPGA<em>实现</em>的项目半年以来,<em>实现</em>了大量工作,现在需要移交项目,所以总结项目所有的情况,以及移交。nn目录nn一、项目概览nn二、python端nn2.1 MTCNN与训练过程nn2.2 mAP的测试nn2.3 网络结构的更改nn2.4 输出python训练的权重到c代码端nnpython之中的顺序nnc代码之中的顺序nn三、c代码端nn3.1 文件描述nn程序文件nn权重文件n...
FPGA如果没有外部复位信号,如何产生复位信号,初始化所有寄存器?
对于FPGA,没有专用的复位引脚。它的任意一个I/O口都可以用作复位引脚。但是,作为if复位,最希望该引脚由全局时钟驱动,到达每个寄存器的时间时间是一样的。nn如果没有外部复位信号,该如何对所有寄存器初始化?有两种方法,第一种使用PLL的locked信号;第二种是写一个自复位信号。nn一、可以使用PLL的locked信号。使用PLL锁相环倍频时钟时,PLL锁相环的locked信号上电为低;当PLL...
人工神经网络的图象数字识别(毕业答辩).ppt
人工<em>神经网络</em>的图象数字识别(毕业答辩).ppt
利用RNN神经网络自动生成唐诗宋词
         RNN(Recurrent Neural Networks)在处理长序列有很强的优势,加上近来前向反馈算法的成功,导致RNN在长文本上得到了很好的应用。nnnn        简单来说RNN<em>神经网络</em>能够记住长序列中的某种特征,因此可以很好处理时序信息,RNN可以处理多种时序信息,其中应用最广泛的是在文本上的处理,包含了文本情感分析,文本的自动生成。对于英文的诗歌的自动生成国外做的...
基于BP神经网络的肿瘤特征基因选取
<em>基于</em>BP<em>神经网络</em>的肿瘤特征基因<em>选取</em>
基于FPGA的 FFT实现
Verilog写的 用到IP核,licesen网上很简单就能找到,大家可以搜一下就行
基于CNN的验证码识别神经网络实现
一、前言n1、什么是CNN?n2、TensorFlow进阶n二、实战n1、验证码生成nimport randomnimport numpy as npnfrom PIL import Imagenfrom captcha.image import ImageCaptchannnNUMBER = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '
粒子群优化神经网络算法
这是一种非常好的优化算法,可以完整运行,请放心下载。
递归神经网络LSTM原理——结合实例MATLAB实现
最近正在看<em>递归</em><em>神经网络</em>,看了网上很多博文,算是鱼龙混杂,并且基本都是使用Python<em>实现</em>,要不就是使用Matlab中的函数库等。对于使用Matlab的同学,甚为不方便。所以我将结合实例,使用matlab语言,完成<em>递归</em><em>神经网络</em>程序的编写(LSTM)。本人菜鸡一枚,如有错误还望各路大神,指正教导。文章的问题和数据和我之前写的<em>递归</em><em>神经网络</em>BPTT文章中一致,方便大家比较两种方法的差异,文章链接<em>递归</em><em>神经网络</em>
递归神经网络(RNN)简介
在此之前,我们已经学习了前馈网络的两种结构——多层感知器和卷积<em>神经网络</em>,这两种结构有一个特点,就是假设输入是一个独立的没有上下文联系的单位,比如输入是一张图片,网络识别是狗还是猫。但是对于一些有明显的上下文特征的序列化输入,比如预测视频中下一帧的播放内容,那么很明显这样的输出必须依赖以前的输入, 也就是说网络必须拥有一定的”记忆能力”。为了赋予网络这样的记忆力,一种特殊结构的<em>神经网络</em>——<em>递归</em><em>神经网络</em>
基于FPGA的AES算法实现
aes128位数据加解密算法源码,有veriolg硬件描述语言写的
运用C语言编写Lenet-5(一)
在运用Vivado HLS生成IP Core的过程中,HLS只能综合C或者C++语言,之前用于编写卷积<em>神经网络</em>的一直都是运用Python语言,虽然学习过C语言但是对它已经很陌生了,这里详细记录以下用C语言<em>实现</em>lenet-5的过程,希望对大家有所帮助。下面的代码是我在github上下载下来进行阅读的。nn1、对卷积的定义nn#include &quot;lenet.h&quot;n#include &amp;lt;memory...
基于fpga快速傅里叶变换(FFT)的IP核设计(含程序)
快速傅立叶变换(FFT)作为时域和频域转换的基本运算,是数字谱分析的必要前提。传统的FFT使用软件或DSP<em>实现</em>,高速处理时实时性较难满足。FPGA是直接由硬件<em>实现</em>的,其内部结构规则简单,通常可以容纳很多相同的运算单元,因此FPGA在作指定运算时,速度会远远高于通用的DSP芯片。FFT运算结构相对比较简单和固定,适于用FPGA进行硬件<em>实现</em>,并且能兼顾速度及灵活性。本文介绍了一种通用的可以在FPGA上<em>实现</em>32点FFT变换的方法。
K-means中的K值选择与初始点的选择
关于如何选择Kmeans等聚类算法中的聚类中心个数,主要有以下方法:rnrnrn1. 最简单的方法:K≈sqrt(N/2)rn2. 拐点法:把聚类结果的F-test值(类间Variance和全局Variance的比值)对聚类个数的曲线画出来,选择图中拐点rn3. <em>基于</em>Information Critieron的方法:如果模型有似然函数(如GMM),用BIC、DIC等决策;即使没有似然函数,如KMe
深度学习——循环神经网络/递归神经网络(RNN)及其改进的长短时记忆网络(LSTM)
一、循环<em>神经网络</em>简介nnnnnn二、循环<em>神经网络</em>的结构nnnnnnnnnnnnnnnn三、循环<em>神经网络</em>的前向传播与反向传播nn(一)RNN前向传播nn nnnnnnnnnnnnnnnn前向传播总结:nnnnnn(二)RNN反向传播nnnnnn(三)RNN网络的缺点nnnnnnnn四、长短时记忆——LSTM结构nn(一)LSTM结构的引入nn nn在RNN模型里,每个序列索引位置t都有一个隐藏状态h...
PipeCNN论文详解:用OpenCL实现FPGA上的大型卷积网络加速
PipeCNN: An OpenCL-Based FPGA Accelerator for Large-Scale Convolution Neuron Networksnn参考文献:nn论文地址: https://arxiv.org/abs/1611.02450nn代码地址: https://github.com/doonny/PipeCNNnn目录nn一、摘要:nn1.1 motivation...
【初学者向】如何简单快捷地用小型Xiliinx FPGA加速卷积神经网络CNN
刚好在知乎上看到这个问题 如何用FPGA加速卷积<em>神经网络</em>CNN,巧的是我的硕士毕业设计做的就是CNN在FPGA上<em>实现</em>的架构。n简单说一下,这个项目的目标硬件Xilinx PYNQ,前端Python后端Vivado HLS,已开源。nn硬件结构用的是Synchronous Dataflow Paradigm,并行加流水线的结构效率比较可观,目前可运行LeNet和CIFAR10,有教程。这个项目
神经网络训练技巧讨论:如何选取batch size
本文中关于Online/Batch learning的观点大多总结自lecun98年的论文:Efficient BackProp,关于Mini-Batch learning的观点大多总结自BatchNorm论文,详情请参考原论文。翻译总结中如有疏漏,欢迎指教。nnnn先放最后结论:nn笔者总结的batch size<em>选取</em>策略如下:nnn考虑内存/显存/计算资源限制,得到被允许的最大值,<em>选取</em>的batc...
[Python嗯~机器学习]---用python3来阐述神经网络
<em>神经网络</em>nn首先,我们<em>实现</em>一个<em>神经网络</em>有6个步骤nn1、构建一个<em>神经网络</em>,然后随机初始化权值,通常我们把权值初始化为很小的值,接近于0,但不是0 。n 2、执行前向传播算法,也就是对于该<em>神经网络</em>的任意一个输入xi,计算出对应的hx值,也就是一个输出值y的向量。n 3、通过代码计算出代价函数 jΘ 。n 4、执行反向传播算法,来计算出这些偏导数,或者叫偏微分项,也就是 jΘ 关于参数 Θ 的偏微分。...
一种基于递归神经网络的密码猜测模型
一种<em>基于</em><em>递归</em><em>神经网络</em>的密码猜测模型
C++从零实现深度神经网络之壹——Net类的设计和神经网络的初始化
闲言少叙,直接开始。 既然是要用C++来<em>实现</em>,那么我们自然而然的想到设计一个<em>神经网络</em>类来表示<em>神经网络</em>,这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍,很有可能跟其他人写的程序冲突,所以我的所有程序都包含在namespace liu中,由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中,我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可以出门左转去看看这篇文章的资源。这里假设读者对于神经
xilinx 上电初始值
xillix上电时,若变量未加复位,则不一定是<em>初始值</em>为0;nn查看综合后schematic,可以发现,下例中的sys_rst_cnt<em>初始值</em>竟然是RST_TM;nn从而导致sys_rst一直为0,复位为起作用。nn故而在变量定义时,指明<em>初始值</em>。nn...
基于FPGA的数字识别
<em>基于</em>FPGA的数字识别,<em>实现</em>了FPGA的实时数字准确的识别。
神经网络实现手写数字识别(MNIST)
一、缘起rnrn原本想沿着 传统<em>递归</em>算法<em>实现</em>迷宫游戏 ——&amp;amp;amp;amp;amp;gt; 遗传算法<em>实现</em>迷宫游戏 ——&amp;amp;amp;amp;amp;gt; <em>神经网络</em><em>实现</em>迷宫游戏的思路,在本篇当中也写如何使用<em>神经网络</em><em>实现</em>迷宫的,但是研究了一下, 感觉有些麻烦不太好弄,所以就选择了比较常见的方式,<em>实现</em>手写数字识别(所谓的MNIST)。rnrnrnrn二、人工<em>神经网络</em>简介rnrn从小至蚂蚁(没有查到具体数目,有的说蚂蚁大脑有25万个神经细胞,也有说是50万个),大至大象...
opengl 蓝宝书下载
opengl初学者必备的书籍 与红宝书齐名 这本书系统的讲述了opengl的技术和开发方法,是不可多得的珍品。pdf格式 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/hellowangjg/1992282?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/hellowangjg/1992282?utm_source=bbsseo[/url]
winxp进程管理,可以查出异常进程,然后KILL下载
winxp进程管理,可以查出异常进程,然后KILL 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/shx1009/2786736?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/shx1009/2786736?utm_source=bbsseo[/url]
XilinxFPGA设计进阶提高篇下载
Xilinx FPGA 设计进阶 提高篇 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/jxgxlm2008/3103092?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/jxgxlm2008/3103092?utm_source=bbsseo[/url]
文章热词 机器学习教程 Objective-C培训 交互设计视频教程 颜色模型 设计制作学习
相关热词 mysql关联查询两次本表 native底部 react extjs glyph 图标 fpga大数据培训 fpga大数据算法培训
我们是很有底线的