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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...
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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)。
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,...
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...
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
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。
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...
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...
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
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...
http://en.wikipedia.org/wiki/Monte_Carlo_method
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)
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...
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
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:
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...
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。
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 Des...
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