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。前向计算函数forward则是
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...
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...
摘要:本发明属于神经网络技术领域,涉及一种基于FD‑SOI工艺的二值化卷积神经网络内存内计算加速器。本发明是利用FD‑SOI‑MOSFET的背栅电压对其阈值电压的调整来实现对数据的异或处理。将卷积神经网络的卷积核参数进行“一维化”处理并存储在存储器中,利用FD‑SOI‑MOSFET对卷积核进行异或操作实现卷积核对神经网...
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....
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...
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BWN,还有XNOR-Net的工作原理。XNOR-Net的实现代码:[此处应有链接,等我写完初步的demo将会上传]。(由于Tensorflow暂时不支持bit操作,所以代码只作为研究用,并不能真正...
进一步的,本发明还提出了一种所述基于fd-soi工艺的二值化卷积神经网络内存内计算加速器的卷积过程,包括: 步骤1,控制器模块发出控制指令,控制移位寄存器输出相应数据给内存内计算模块的输入及反相输入模块; 步骤2,输入及反相输入模块向与之同一列的sram模块传输数据; ...
27.相应的,本发明的第一方面提供了一种用于实现二值化卷积神经网络(bcnn)的处理器,所述二值化卷积神经网络包括多个层,所述多个层包括二值化卷积层和降采样层;其中,所述二值化卷积层和所述降采样层均由所述处理器的共享逻辑模块执行,所述共享逻辑模块包括:增强单元,用于基于增强参数对输入到所述共享逻辑模块的...