MNIST数据集上卷积神经网络的简单实现（使用PyTorch)
设计的CNN模型包括一个输入层，输入的是MNIST数据集中28*28*1的灰度图 两个卷积层， 第一层卷积层使用6个3*3的kernel进行filter，步长为1，填充1.这样得到的尺寸是（28+1*2-3)/1+1=28,即6个28*28的feature map 在后面进行池化，尺寸变为 ...
原文：嵌入式设备上卷积神经网络推理时memory的优化
以前的神经网络几乎都是部署在云端 服务器上 ，设备端采集到数据通过网络发送给服务器做inference 推理 ，结果再通过网络返回给设备端。如今越来越多的神经网络部署在嵌入式设备端上，即inference在设备端上做。嵌入式设备的特点是算力不强 memory小。可以通过对神经网络做量化来降load和省memory，但有时可能memory还吃紧，就需要对神经网络在memory使用上做进一步优化。本文 ...
2021-02-07 14:56 0 354 推荐指数：
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前言：今天他给大家带来一篇发表在CVPR 2017上的文章。 原文：LBCNN 原文代码：https://github.com/juefeix/lbcnn.torch 本文主要内容：把局部二值与卷积神经网路结合，以削减参数，从而实现深度卷积神经网络端到端的训练，也就是未来嵌入式设备上跑卷积 ...
卷积神经网络
先简单理解一下卷积这个东西。 （以下转自https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 知乎是个好东西） 1.知乎上排名最高的解释 首先选取知乎上对卷积物理意义解答排名最靠前的回答。 不推荐用“反转/翻转/反褶/对称 ...
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的全部（全像素全连接）,并且只是简单的映射，并没有对物体进行抽象处理。 谁对谁错呢？卷积神经网络（C ...
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卷积神经网络这个词，应该在你开始学习人工智能不久后就听过了，那究竟什么叫卷积神经网络，今天我们就聊一聊这个问题。 不用思考，左右两张图就是两只可爱的小狗狗，但是两张图中小狗狗所处的位置是不同的，左侧图片小狗在图片的左侧，右侧图片小狗在图片的右下方，这样如果去用图片特征识别出来的结果，两张图 ...
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在上篇中介绍的输入层与隐含层的连接称为全连接，如果输入数据是小块图像，比如8×8，那这种方法是可行的，但是如果输入图像是96×96，假设隐含层神经元100个，那么就有一百万个（96×96×100）参数需要学习，向前或向后传播计算时计算时间也会慢很多。 解决这类问题的一种简单 ...
卷积神经网络
卷积神经网络 完整版：https://git.oschina.net/wjiang/Machine-Learning 卷积网络简介 卷积网络（leCun，1989），也被称为卷积神经网络或CNN, 它是处理数据的一个特殊的神经网络，它包含一个已知的类网格的拓扑结构。例子 ...