maxout Matlab代码Matlab神经网络 用于2D卷积神经网络的Matlab代码 受到“”和“”的启发，但以教育为目的。 提供精心设计的matlab类层次结构，通过简单地阅读代码，可以帮助人们了解卷积神经网络和多层感知器（MLP）的工作流程。 概括： 基本层（M到N转换）： 全连接，卷积[1] 平均池，最大池 辅助层：本地响应归一化[2] 激活层（逐点变换）：Sigmoid，Relu [2] 正则化：辍学（实施为逐点变换），最大范数约束[3] 参数更新：动量和权重衰减的随机梯度下降（小批量）[3] 损失：最小二乘（用于分类/回归），Softmax /交叉熵/逻辑损失（用于分类） 可视化：类模型和类显着性图[4] 注意：随意使用代码，但这主要是为了我个人玩耍，并且开发仍在进行中，因此不能保证没有错误：） 去做 代码 myCNN 显示损失 从加载的模型继续训练 反式 输入特征图的卷积层选取随机子集 Maxout？ doc 给出了比Jake Bouvrie的“卷积神经网络注释”中的数学细节更多的注释 多维数组演算 卷积导数； 卷积作为脉冲卷积的总和 解释为什么“原子层”的设计手册

2D-CNN向前传播 在Vitis HLS中使用C ++实现2D卷积神经网络 CNN-使用-HLS 目录结构： 该软件包包含以下目录： modules /-用于开发和测试用于CNN实施的单个HLS功能的目录 neuronetwork_stream /-包含C ++源代码和测试平台的目录 py /-包含用于训练神经网络的python代码的目录 使用的软件： 操作系统：Windows Vivado HLS 2020.2-仿真结果与综合 Python库 numpy-版本1.18.0 tensorflow-版本2.1.0 sklearn-版本0.24.1 scipy-版本1.6.2

maxout Matlab代码Matlab神经网络 用于2D卷积神经网络的Matlab代码 受到“”和“”的启发，但以教育为目的。 提供精心设计的matlab类层次结构，通过简单地阅读代码，可以帮助人们了解卷积神经网络和多层感知器（MLP）的工作流程。 概括： 基本层（M到N转换）： 全连接，卷积[1] 平均池，最大池 辅助层：本地响应归一化[2] 激活层（逐点变换）：Sigmoid，Relu [2] 正则化：辍学（实施为逐点变换），最大范数约束[3] 参数更新：动量和权重衰减的随机梯度下降（小批量）[3] 损失：最小二乘（用于分类/回归），Softmax /交叉熵/逻辑损失（用于分类） 可视化：类模型和类显着性图[4] 注意：随意使用代码，但这主要是为了我个人玩耍，并且开发仍在进行中，因此不能保证没有错误：） 去做 代码 myCNN 显示损失 从加载的模型继续训练 反式 输入特征图的卷积层选取随机子集 Maxout？ doc 给出了比Jake Bouvrie的“卷积神经网络注释”中的数学细节更多的注释 多维数组演算 卷积导数； 卷积作为脉冲卷积的总和 解释为什么“原子层”的设计手册

需要根据HLS端代码中卷积图片的大小调整SDK端代码中SIZE的值。2D卷积是对图像的一种处理，这篇文章主要是将计算部分使用HLS完成，在SDK中将测试数据传到HLS生成的计算IP中，查看返回的结果值（我的结果值貌似不太对，涉及到图像处理，有点难以验证），主要做三个方面的工作