二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算,并加上一个标量偏差来得到输出。卷积层的模型参数包括了卷积核和标量偏差。在训练模型的时候,通常我们先对卷积核随机初始化,然后不断迭代卷积核和偏差。 下面基于corr2d函数来实现一个自定义的二维卷积层。在构造函数__init__里我们声明weight和bias这两个模型参数。前向计算...
移动端的神经网络在断网的情况下就失去了作用。通过一些压缩神经网络的方法,我们能够缩小神经网络的规模,并且提高计算速度。这对于实现移动端人工智能来说很有意义。 本文基于< XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks>介绍了神经网络模型压缩的一些相关工作,以及二值化卷积神经网络B...
Network binarization网络二值化:二值化是将网络完全使用+1, -1来表示,这样就可以用1bit来表示网络。Binary Weight Network 和XNOR-Net都是二值化的网络。网络二值化后,卷积可以表示为简单的加法减法,且可以大大减小计算时间。 Binary Neural Networks Binary Neural Networks由Bengio团队在< BinaryNet: Training Deep...
因为这三种卷积核各5个,最后一个句子的feature map 经过这三个卷积核卷积得到的输出分别是6*5, 5*5, 4*5,(单词个数*单词维度),然后再经过一个maxpooling层(作用是:找出这一句话中最有信息量的一个单词,这个单词最具有代表性)所以这个句子的三个特征经过maxpooling后变成1*5, 1*5 , 1*5 ,这样就可以将...
硬声是电子发烧友旗下广受电子工程师喜爱的短视频平台,推荐208. 任务209:二值化卷积神经网络的代码讲解 视频给您,在硬声你可以学习知识技能、随时展示自己的作品和产品、分享自己的经验或方案、与同行畅快交流,无论你是学生、工程师、原厂、方案商、代理商、终端商...
1.基于二值化卷积神经网络的铁路调车信号灯检测方法,其特征在于:包括以下步骤:S1.数据集准备,收集列车行驶时获取的车头前方视频,然后将视频裁剪成设定大小的图片,人工筛选含有目标的图片,得到目标图片;然后将目标图片按照蓝灯和白灯的设定比例分为训练集和测试集;S2.网络构建,利用训练集构建二值卷积神经网络框架;S3....
基于二值化卷积神经网络的铁路调车信号灯检测方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,基于二值化卷积神经网络的铁路调车信号灯检测方法及系统说明:本发明提供基于二值化卷积神经网络的铁路调车信号灯检测方法及系统,包括以下步骤:S1.数据集准备...专利查询请上爱企
本发明公开了一种近似矩阵的卷积神经网络二值化贪心递归方法,包括:预先设置关键参数和线性组合的二值化矩阵的数量;采用贪心递归算法根据所述关键参数进行一次递归计算,得到并存储二值化矩阵和与该二值化矩阵相对应的缩放因子,计算下一次递归计算所使用的误差值;判断递归计算次数是否大于所述线性组合的二值化矩阵的数量...
本发明提供基于二值化卷积神经网络的铁路调车信号灯检测方法及系统,包括以下步骤:S1.数据集准备,收集列车行驶时获取的车头前方视频,然后将视频裁剪成设定大小的图片,人工筛选含有目标的图片,得到目标图片;然后将目标图片按照蓝灯和白灯的设定比例分为训练集和测试集;S2.网络构建,利用训练集构建二值卷积神经网络框架;S3...
摘要:本发明公开了一种图像识别层间并行流水线型二值化卷积神经网络阵列架构,包括:依次设置的M1层、M2层、M3层、M4层及M5层五个计算层,并构成层间流水线,其中:M1层、M2层及M3层各自包含两个卷积层的计算,层内各自构成二级流水线,各层末端还有最大值池化层完成池化计算;M4层与M5层各自包含1个与两个全连接层...