“BP和RBF神经网络计算软件”是“风雨江湖”水利系列软件之一，基于Excel VBA研发，在安装有Microsoft Excel或金山WPS（需安装相关VBA工具包）的计算机中，双击运行扩展名为“.xlsm”的Excel文件即可。该软件实现具有3层网络结构的反向传播神经网络（Back Propagation，BP）和径向基函数神经网络（Radial Basis Function，RBF）的训练和运行。软件能够根据输入、输出样本进行网络训练，可人工调整各层神经元个数和训练参数，并能够利用事先训练完成的网络参数进行模拟计算。

win7-64位系统安装cudnn v7.1 和cuda 9.0 目前下载cudnn和cuda比较麻烦，得注册账号，而且外国网速慢，经常卡死。 所以在文档里提供一个baidu网盘下载链接来下载 文件包含： 1：cuda9.0.176含： cuda_9.0.176_windows.exe，Base Installer cuda_9.0.176.1_windows.exe，Patch 1 (Released Jan 25, 2018) cuda_9.0.176.2_windows.exe，Patch 2 (Released Mar 5, 2018) 2: cudnn-9.0-windows7-x64-v7.zip 为cudnn7.0.5 cudnn-9.0-windows7-x64-v7.1.zip 为cudnn7.1.4 5个文件都是官方下载版本。

针对大部分FPGA端上的卷积神经网络（CNN,convolutional neural network）加速器设计未能有效利用稀疏性的问题，从带宽和能量消耗方面考虑，提出了基于线性脉动阵列的2种改进的CNN计算优化方案。首先，卷积转化为矩阵相乘形式以利用稀疏性；其次，为解决传统的并行矩阵乘法器存在较大I/O需求的问题，采用线性脉动阵列改进设计；最后，对比分析了传统的并行矩阵乘法器和2种改进的线性脉动阵列用于CNN加速的利弊。理论证明及分析表明，与并行矩阵乘法器相比，2种改进的线性脉动阵列都充分利用了稀疏性，具有能量消耗少、I/O带宽占用少的优势。

深度神经网络计算库（clDNN） 停产的仓库 现在，该项目是Intel:registered:OpenVino:trade_mark:Toolkit分发的组成部分。 它的内容和开发已移至 。 要获取最新的clDNN来源，请参考DLDT回购。 深度神经网络计算库（ clDNN ）是用于深度学习（DL）应用程序的开源性能库，旨在加速英特尔:registered:处理器图形（包括HD图形和Iris:registered:图形）上的DL推理。 clDNN包括高度优化的构建块，用于使用C和C ++接口实现卷积神经网络（CNN）。 我们创建了这个项目，以使DL社区能够在Intel:registered:处理器上进行创新。 支持的用法：图像识别，图像检测和图像分割。 经验证的拓扑： AlexNet *，VG

针对传统图像渲染方法费时、复杂，无法满足现代设计应用场景的问题，利用人工智能技术中的卷积神经网络进行了图像自动渲染的研究。图像自动渲染算法主要分为两个部分：素材图像的特征提取与虚拟视图的渲染。通过卷积神经网络识别场景中图像的位移、缩放与其他形式扭曲不变性的二维图形轮廓，进而构建特征表征网络，用以提取图像特征并使之融合。同时，采用基于计算逻辑的图像校正算法来对齐不同视角所生成的虚拟视图，最终设计两层编码器-三层解码器的虚拟图像自动渲染模型。测试结果表明，所提出的图像自动渲染方法具有相对稳定的峰值噪声比与结构相识性，可以有效识别图像的特征并进行虚拟视图的渲染。

加筋板极限压缩强度的对传神经网络计算.pdf

近年来，图神经网络(GNNs)由于具有建模和从图结构数据中学习的能力，在机器学习领域得到了迅猛发展。这种能力在数据具有内在关联的各种领域具有很强的影响，而传统的神经网络在这些领域的表现并不好。

1、输入层的每个节点，都要与的隐藏层每个节点做点对点的计算，计算的方法是加权求和+激活 2、利用隐藏层计算出的每个值，再用相同的方法，和输出层进行计算。 3、隐藏层用都是用Sigmoid作激活函数，而输出层用的是Purelin。这是因为Purelin可以保持之前任意范围的数值缩放，便于和样本值作比较，而Sigmoid的数值范围只能在0~1之间。 4、起初输入层的数值通过网络计算分别传播到隐藏层，再以相同的方式传播到输出层，最终的输出值和样本值作比较，计算出误差，这个过程叫前向传播(Forward Propagation)。 误差信号反向传递过程

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