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dnn-RTL USC DNN系统的RTL和FPGA实现-Sourya，Yinan，Chiye，Mahdi testbench-主文件是tb_mnist.v。 其他文件用于婴儿网络或子模块。 src-所有源代码Verilog文件。 等级制度： DNN.v - whole network layer_block.v - Contains processors, memory, state machines and other small logic for each layer memory_ctr.v - State machine for each layer. Generates control signals for memory (address, enable), counter and mux processor_set.v - FF, BP and UP proces

matlab提取文件要素代码CUDA深度神经网络 这是某些深度神经网络（DNN）的实现。 我们密切关注，但是使用C ++ /代替Matlab或Octave。 每个神经网络体系结构都在单独的类中实现，其中一些由其他类组成。 我们已经有了以下架构的工作版本： 稀疏自动编码器（AE） Softmax回归（SM） 堆叠式自动编码器（SAE） 线性解码器（LD）（测试中） 数学 作为参考，我们在此提供每种体系结构的摘要信息。 实际上，我们主要给出了我们在代码中使用的方程式，因此请参阅参考资料以获取完整的说明。 请注意，我们的方程看起来可能与那里的方程并不完全一样，因为我们将给出同时处理大量数据的向量化版本。 但是首先，一些通用的符号： 象征 描述 数据输入大小。 特征向量的维数。 数据列大小。 要训​​练多少个特征向量。 尺寸数据矩阵。 每列都是一个特征向量。 维度的标签向量。 元素包含特征向量的标签。 向量和维度。 这不是单位矩阵。 1和维的矩阵。 这不是单位矩阵。 成本函数中的权重衰减参数。 梯度下降的学习率。 sigmod功能。 可能是什么（实数或矩阵）。 当应用于矩阵时，返回一个向量，该

内含数据集以及算法的源码，适合算法工程师在本领域的练手项目

可用于分割神经网络的训练测试等，共3400张图，1700个人像及对应mask

MATLAB实现DNN神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） DNN深度神经网络/全连接神经网络，数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

1.基于yolov5的dnn部署，部署方式简单 2.基于pyqt做的可视化界面 3.建议采用pycharm进行调试 4.包含UI文件，可自行进行后续的开发和扩展 5.代码结构清晰明了

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