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矩阵乘法加速器的设计框架

矩阵乘法加速器，一般至少包括计算单元，缓存（SRAM等构成）和内存（譬如DDR等）。其中缓存的读写速率较高，可以和计算单元的运算速度相匹配，但容量较小；内存的容量相对缓存较大，但读写速率较低。

2020-03-19

3K0

NVDLA中Winograd卷积的设计

卷积神经网络中的三维卷积（后文简称为卷积）计算过程可以表示如下，将这种直接通过原始定义计算卷积的方式称为直接卷积（Direct Convolution）。

2019-11-04

1.4K0

FPGA学习之基本结构

fpga 负载均衡存储缓存

从PLD的发展历程来看，按照结构区分，前后共有4种可编程逻辑器件类型：PLA、PAL、CPLD和FPGA。PLA——PAL——CPLD是继承的关系，然而FPGA是相对独立的，采用了截然不同的设计方法。

2019-09-11

1.3K0

AI芯片：高性能卷积计算中的数据复用

卷积神经网络架构设计硬件开发 fpga

深度学习的发展过程中，较高的计算量是制约其应用的因素之一。卷积神经网络中，主要计算为三维的卷积计算（后简称为卷积），现有的主流处理器难以高性能，高效能的完成卷积计算。相比一般的通用计算，卷积计算中存在的大量数据复用以及计算的规则性，在硬件的微架构（后简称为架构）设计和计算优化上有很大的优化空间，由此诞生了众多针对深度学习加速的AI芯片。卷积计算过程可以表示如下

2019-09-11

2.3K0

K-means算法和矢量量化

编程算法 matlab

图 2展示了训练数据的分布，图 3～6是迭代过程中分类的变化情况，迭代完成后的码本为

2019-09-11

6090

基音周期估计

matlab 编程算法

通过对比滤波器和波形，可以发现滤波之前有很多高频分量，而这些高频分量会对基音检测带来不利影响，选择合适的低通滤波器能消除这一影响，更好体现低频特性。

2019-09-11

8970

[MCSM] Slice Sampler

之前介绍的MCMC算法都具有一般性和通用性（这里指Metropolis-Hasting 算法），但也存在一些特殊的依赖于仿真分布特征的MCMC方法。在介绍这一类算法（指Gibbs sampling）之前，本节将介绍一种特殊的MCMC算法。我们重新考虑了仿真的理论基础，建立了Slice Sampler。

2019-09-11

9780

[PGM] I-map和D-separation

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

概率图模型，究其目的，在于描述多个（单个就没有意义了）变量概率分布之间的关系。有向图模型的描述方法是有指向性的，如果两变量之间有因果关系，这种描述方法就极为恰当。从这个角度上来说，考虑概率之间因子分解的过程，有向图模型是这一过程的一种表现方式。

2019-09-11

1.2K0

条件高斯分布和卡尔曼滤波

也服从高斯分布，所以我们只需计算均值和协方差矩阵即可。由上式可知协方差矩阵对应二次项，而均值对于一次项（协方差矩阵已知），那么对应有

2019-09-11

1.1K0

[MCSM]随机搜索和EM算法

本节将介绍两类问题的不同解决方案。其一是通过随机的搜索算法对某一函数的取值进行比较，求取最大/最小值的过程；其二则和积分类似，是使得某一函数被最优化，这一部分内容的代表算法是EM算法。（书中章节名称为Optimization）

2019-09-11

8030

[MCSM]伪随机数和伪随机数生成器

编程算法 matlab

http://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method

2019-09-11

1.6K0

[MCSM]Exponential family: 指数分布族

node.js 机器学习神经网络深度学习人工智能

为何指数分布族被广泛应用？是指数分布族选择了我们，还是我们选择了指数分布族？(这个问题没有回答，需要结合具体实例分析)

2019-09-11

1.3K0

概率图模型

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

很多事情是具有不确定性的。人们往往希望从不确定的东西里尽可能多的得到确定的知识、信息。为了达到这一目的，人们创建了概率理论来描述事物的不确定性。在这一基础上，人们希望能够通过已经知道的知识来推测出未知的事情，无论是现在、过去、还是将来。在这一过程中，模型往往是必须的，什么样的模型才是相对正确的？这又是我们需要解决的问题。这些问题出现在很多领域，包括模式识别、差错控制编码等。

2019-09-11

9290

MATLAB仿真总结

matlab 编程算法

工作区存在的变量可能会对脚本运行产生影响，故代码（脚本）开头需要添加如下命令

2019-09-11

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另一个角度看矩阵分析

这个问题很好解释，矩阵使得公式表达更加的方便。就这一便利性而言就值得引入矩阵这一概念，譬如：

2019-09-11

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估计理论—从经典到贝叶斯

机器学习神经网络深度学习人工智能

最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）是一种很经典的估计方法。顾名思义，就是最大化似然函数的一种估计方法。似然函数（Likelihood function），即

2019-09-11

1.5K0

总体最小二乘（TLS）

SSL 证书编程算法线性回归

可以从多个角度来理解最小二乘方法，譬如从几何方面考虑，利用正交性原理导出。

2019-09-11

4.9K0

高层次综合（HLS）-简介

HLS是FPGA代码的综合技术。FPGA的基本知识可以从FPGA学习之基本结构得到。Xilinx的文档《Introduction to FPGA Design with Vivado High-Level Synthesis》中的两幅图可以很好的回答这一问题。

2019-09-11

3.3K0

ROM存储1/4周期正弦信号构造DDS

matlab 区块链

实际中如果只需要合成正弦信号，那么DDS核是一个很好的选择，而且DDS核可以选择是否采用泰勒校正以获取更低的杂散。由于ROM表中的数据可以由我们自己选择，采用ROM做DDS具有更强的灵活性。

2019-09-11

9070

Xilinx命名规则

Xilinx的ug112第一章中介绍了Xilinx公司的FPGA命名规则。一般而言，大的FPGA的上表面是这个样子的。

2019-09-11

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