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文武兼修ing——机器学习与IC设计

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SSD目标检测系统系统结构网络训练

神经网络 ide kernel 其他

SSD识别系统也是一种单步物体识别系统，即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行，其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出，还来自于神经网络的中间结果。该系统分为以下几个部分：

2018-12-06

1.2K0

YOLOv2与YOLOv3学习笔记基本思路模型训练YOLOv3

基本思路 YOLOv2是YOLO的第二个版本，该物品检测系统仍然只需要“Look Once”，其整体结构如下所示： yolo_main.png 其主要由两个部分构成：神经网络：将图片计算为一个13\

2018-07-04

7K0

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

机器学习神经网络

本文为DianNao系列加速器总结的第一篇，有较多公式，简书不支持公式渲染，公示完整版待该总结完成后将统一发表在个人博客简介 DianNao系列是中科院计算所推出的系列机器学习加速器，包括以下四个成员： DianNao：神经网络加速器，DianNao系列的开山之作。 DaDianNao：神经网络“超级计算机”，DianNao的多核升级版本 ShiDianNao：机器视觉专用加速器，集成了视频处理部分 PuDianNao：机器学习加速器，DianNao系列收山之作，可支持7种机器学习算法 DianNao系

2018-05-11

2.3K8

CNN的反向传播DNN中的反向传播卷积神经网络中的反向传播

卷积神经网络神经网络编程算法

DNN中的反向传播反向传播算法是神经网络的训练的基本算法组成之一，在训练神经网络时，训练分为两个步骤：计算梯度和更新权值。其中反向传播负责的是梯度的计算，而训练算法的区分主要在更新权值的方式上。对于DNN，基本的反向传播思路为： $$\cfrac{dz}{dw_{i}} = \cfrac{dz}{da_{i+1}} \times \cfrac{da_{i+1}}{dw_{i}}$$ 其中，$\cfrac{dz}{dw_{i}}$为输出（多为代价函数输出）对第i层的权值的梯度，$\cfrac{da_{i+1

2018-04-27

1.1K0

CapsNet学习笔记理论学习代码阅读（PyTorch）参考资料

pytorch 神经网络编程算法

理论学习胶囊结构胶囊可以看成一种向量化的神经元。对于单个神经元而言，目前的深度网络中流动的数据均为标量。例如多层感知机的某一个神经元，其输入为若干个标量，输出为一个标量（不考虑批处理）；而对于胶囊

2018-04-27

1.2K0

selenium初探selenium初探

selenium 自动化测试自动化爬虫神经网络

selenium初探 selenium简介与安装简介 selenium是一个网站的自动化测试库，但由于其具有大量的自动化库而且可以调用浏览器，常常被用于爬虫技术。也正是因为其是调用浏览器的，这几乎成了一个无解的爬虫。在神经网络领域需要大量的数据集，爬虫是一种快速获得数据的方法，这也正是我学习这个库的动机安装 selenium安装使用pip install -U selenium即可 Diver安装 selenium要调用各种浏览器需要对应的浏览器driver，我将使用chrome测试，测试成功后转为无

2018-04-27

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