文武兼修ing——机器学习与IC设计

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月见樽

神经网络压缩实验-Deep-compression实验准备剪枝实验量化实验

为了实现神经网络的deep compression,首先要训练一个深度神经网络,为了方便实现,这里实现一个两层卷积+两层MLP的神经网络

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月见樽

Deep-compression阅读笔记基本步骤相关分析总结

以上是Deep compression中所述的神经网络压缩方法,主要包括三个步骤:

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月见樽

Faster-RCNN阅读笔记系统架构系统训练

Faster-RCNN是Fast-RCNN的后续版本,主要针对Fast-RCNN速度过慢进行优化。在Fast-RCNN中,速度的瓶颈主要是用于生成候选区域的Se...

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月见樽

流水线式p2p接口的分析与实现

P2P接口是一种双向握手接口,传输的前级和后级各提供一个数据有效信号valid和忙信号busy信号,只有当两个信号达成某种指定情况时,握手完成,数据传输完成,否...

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月见樽

P2P接口串行FIR设计

配置接口使用寄存器组实现,掉电丢失,因此每次使用之前需要进行配置FIR参数,配置接口时序如下所示:

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月见樽

Fast-RCNN阅读笔记系统架构模型训练

由于RCNN存在流水线过长,检测速度慢的问题,Fast-RCNN几乎将整个过程置于深度学习的框架下,因此带来了准确率和速度的提升,该系统主要组成部分如上图所示,...

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月见樽

RCNN学习笔记系统结构模型训练

RCNN使用Selective search算法代替滑动框,该算法可以提取类别无关的物品候选区域。该算法分为以下步骤:

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月见樽

LBP特征物品识别系统系统结构代码实践

原始LBP特征是一个3X3区域的区域特征。考虑一个像素的特征值,该特征值与周围的8个像素(3X3区域)有关,对于像素值大于该像素的周围像素赋值1,其他赋值0,如...

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月见樽

HoG特征SVM物品识别系统系统架构代码实践

该系统的最大贡献为提出基于梯度的HoG(locally normalized Histogram of Oriented Gradient)特征,该特征的计算流...

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月见樽

DianNao系列加速器总结(2)——存储与映射存储映射方法

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月见樽

YOLO1学习笔记基本思路网络设计训练与预测

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月见樽

目标检测技术指标mAP:识别准确率IOU:检测效果

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月见樽

YOLOv2与YOLOv3学习笔记基本思路模型训练YOLOv3

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月见樽

harr特征加级联分类器的目标检测系统1.识别系统架构2.训练方法3.加速方法4.代码实践参考文献

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月见樽

DianNao系列加速器总结(1)——架构与运算单元简介整体架构运算模块

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月见樽

流水线乘加树需求设计规划代码实现

需求 计算两个长度为2的幂次方的向量的对应位置相乘相加结果 输入为补码,输出为补码(支持负数) 输入位宽可配置,输入向量的宽度可配置,输出位宽由以上两项决定 设...

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月见樽

HTML入门手记(1)HTML概述HTML基本语法

HTML概述 学习原因:希望制作一云项目控制工具,HTML用于提供GUI并消除不同客户端差异 学习目标:会使用HTML语言,Jinja模板和Bootstrap框...

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月见樽

表的应用——排序与描述多项式排序多项式ADTGO语言笔记

排序 朴素排序 在链表建立的过程中可以直接完成排序功能,即建立一个新链表并将源数据一个一个存进新链表中,每个元素存储的位置在小于这个元素的节点和大于这个元素的节...

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月见樽

基于mxnet的LSTM实现RNN理论基础代码实现参考文献

RNN理论基础 基本RNN结构 ? rnn_base.png RNN的基本结构如上左图所示,输出除了与当前输入有关,还与上一时刻状态有关。RNN结构展开可视为上...

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月见樽

MIPS指令集与简要分析R格式指令I格式指令J格式指令指令分析

R格式指令 基本格式 标记 op rs rt rd shamt funct 位数 31-26 25-21 20-16 15-11 10-6 5-0...

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