基于RISCV64果核处理器的卷积神经网络加速器研究.zip

手写汉字识别完整代码可运行，使用深度学习cnn网络结构，训练模型，并使用qt界面实现交互，能在界面上写汉字识别。 内含完整代码可运行。 主要是python代码，pytorch框架，也可以改成tensorflow，内有说明文档，可以根据文档进行安装环境和运行代码。 代码结构逻辑简单，依次运行01、02、03顺序代码即可运行。 博客说明：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124813220

pytorch实现cnn手写识别

本文将介绍经典的网络之循环神经网络（RNN, Recurrent Neural Networks），这一网络也是时序数据的首选网络。当涉及某些顺序机器学习任务时，RNN可以达到很高的精度，没有其他算法可以与之一较高下。这是由于传统的神经网络只是具有一种短期记忆，而RNN具有有限的短期记忆的优势。然而，第一代RNNs网络并没有引起人们着重的注意，这是由于研究人员在利用反向传播和梯度下降算法过程中遭受到了严重的梯度消失问题，阻碍了RNN几十年的发展。最后，于90年代后期出现了重大突破，导致更加准确的新一代RNN的问世。

hymenoptera_data数据集，CNN训练数据集，内有train和val两个数据集，外网下载慢，可以下载

matlab的egde源代码使用LSTM进行视频汇总 该存储库为使用LSTM（即我们的论文中的vsLSTM和dppLSTM）的视频摘要提供了数据和实现： *，赵伟伦*，费莎和克里斯汀·格劳曼。 在2016年欧洲计算机视觉会议（ECCV）会议上，荷兰阿姆斯特丹。 （*同等贡献）[] [] 如果您发现此存储库中的代码或其他相关资源很有用，请引用以下文章： @inproceedings{zhang2016video, title={Video summarization with long short-term memory}, author={Zhang, Ke and Chao, Wei-Lun and Sha, Fei and Grauman, Kristen}, booktitle={ECCV}, year={2016}, organization={Springer} } 环境 MAC OS X或Linux 具有计算能力的NVIDIA GPU 3.5+ Python 2.7以上 Theano 0.7+ Matlab的 数据 下载并解压缩到./data/ 请注意，我们以2fps对原始

神经网络与深度学习 卷积神经网络 目 录 CONTENTS 《人工智能应用基础》 01 卷积神经网络基础 《人工智能应用基础》 《人工智能应用基础》 全称：Convolutional Neural Network，CNN 一种前馈神经网络 基于生物学上感受野(Receptive Field) 的机制 一个神经元的感受野是指特定区域 特点 《人工智能应用基础》 局部连接 权重共享 优势 易于优化 降低复杂度 避免过拟合 适用于图片处理 良好的鲁棒性 运算效率高 《人工智能应用基础》 02 卷积 《人工智能应用基础》 《人工智能应用基础》 常用在信号处理中，用于计算信号的延迟累积。 每个时刻t产生一个信号xt，信息的衰减率为wk ，在k−1个时间步长后，信息为原来的wk 倍 假设w1 = 1,w2 = 1/2,w3 = 1/4 信号yt 为当前时刻和以前时刻延迟信息的叠加 公式1： 《人工智能应用基础》 一维卷积 滤波器：[ −1, 0, 1 ] [1 0 -1] 《人工智能应用基础》 [1 0 -1] 窄卷积： 信号两端不补0 宽卷积： 信号两端补0 一维卷积——零填充 《人工智能应用基

LeNet5 by Yann LeCun 简介 LeNet-5结构图 LeNet包含七层 输入层：32*32*1像素的手写数字图片，相当于32*32=1024个神经元 C1层：卷积层，包含具有6个5*5卷积核的卷积层，步长为1，特征图的大小为28*28，神经元的个数为28*28*6=784。参数个数为(5*5+1)*6=156，连接数为156*28*28=122304。 S2层：池化层，max pooling。padding=0,size=2*2,stride=2，输出6张大小为14*14的特征图。 C3层：卷积层，卷积核大小为5*5，步长为1，所以得到的特征图为10*10。16个卷积核一共

递归神经网络 在设计可以适应和学习模式的系统的过程中，我们将探索有关复杂的生物系统（例如人脑）如何工作的基本，基本，水平的理论。 我觉得这很迷人。 递归神经网络是一个包含反馈回路并可以存储过去信息的系统。 为了对长期依存关系进行建模（例如可以在自然语言处理中找到），这是必需的。 该程序将学习产生类似于使用C语言实现的LSTM网络进行过训练的文本。该回购协议的灵感来自Andrej Karpathys char-rnn ： : 但而是以C语言实现，以便在更受限的环境中使用。 建造 CMake的 这是在Windows上构建它的首选方法。 # Build using cmake mkdir build cd build cmake .. cmake --build . 介子 这可以在多个平台上运行，唯一的要求是Python3。 # Create virtual environment

步态数据上的预测建模：使用LSTM将预测模型应用于时序步态数据的实验的最终结果和Python代码。 “重采样和时代测试”显示了一次优化模型参数两次的第一次迭代的结果。 “批次大小和神经元测试”显示第二次测试的结果，优化了其余两个参数