原创 PyTorch 學習筆記（十一）：循環神經網絡（RNN）

對於人類而言，以前見過的事物會在腦海中留下記憶，雖然隨後記憶會慢慢消失，但是每當經過提醒，人們往往可以重拾記憶。在神經網絡中也是一樣，之前介紹的CNN模型都是與時間序列無關的模型，它有明顯的侷限性，就是隻能單獨的取處理一個個的輸入

2019-09-03 07:22:11 5

原创 Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses

論文題目：Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics 中文翻譯：使用不確定性來衡量權重損失的多任務學

2019-08-06 07:06:46 83

原创 YOLO_v3論文解讀

官方代碼：https://pjreddie.com/yolo/ pytorch代碼鏈接：https://github.com/ultralytics/yolov3 keras代碼鏈接：https://github.com/qqww

2019-07-30 18:46:26 2

原创 MnasNet論文解讀

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1807.11626v1.pdf 代碼鏈接：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/mnas

2019-06-28 18:41:57 3

原创 強化學習之馬爾可夫決策過程—機器學習公開課第十五講

本篇筆記對應的是公開課的第十五講，主要內容包括 馬爾可夫決策過程MDP（Markov Decision Process）、價值函數（Value Function）、價值迭代（Value Iteration）、策略迭代（Policy

2019-06-25 20:29:27

原创 EfficientNet論文解讀

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1905.11946 代碼鏈接：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientn

2019-06-23 18:03:28 40

原创 概率論基礎、樸素貝葉斯、貝葉斯統計、MLE及貝葉斯網絡

趁着這幾天在複習數據挖掘，裏面牽扯到了一些概率論裏面的基礎常識，我就簡單介紹下有關的基礎知識吧！ 概率論是一門研究隨機現象數量規律的學科，個體選擇是有各種各樣的原因，微觀層面難以準確判斷，但從宏觀層面，羣體角度會涌現出一定的規律，

2019-06-17 18:30:50

原创 Ternary weight networks論文解讀

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1605.04711.pdf 摘要 我們介紹了三值化權重網絡（TWNs）——將神經網絡權重約束到{+1，0，-1}，全精度（float或者double）的權重和三值化權重之間的

2019-06-10 20:24:00 21

原创 PyTorch 學習筆記（十）：初識生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks，GANs）

2014年，深度學習三巨頭之一Ian Goodfellow提出了生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks，GANs）這一概念，剛開始並沒有引起轟動，直到2016年，學界、業界對它的興趣如“井噴”

2019-06-10 20:24:00

原创 ANN to SNN

論文名：Conversion of Continuous-Valued Deep Networks to Efficient Event-Driven Networks for Image Classification 中文名

2019-06-10 20:23:59 4

原创 SSD-PyTorch源碼解析

pytorch代碼鏈接：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 總的框架圖如下： 一. ssd.py及其相關函數類 1. VGG SSD 使用了VGG16(D)卷積部分（5層卷積，一般標

2019-06-10 20:23:48 24

原创 人工神經網絡概述

一. 生物神經系統及構成 近幾十年來，神經科學和腦功能的研究快速發展，並取得了很大進展。神經科學主要研究生物神經系統的結構、功能和發育等，對生物行爲及學習的研究都屬於神經科學的分支。人腦是人類智能與高級精神活動的生理基礎，其研究涉

2019-06-10 20:23:48 1

原创 Spiking Deep Convolutional Neural Networks for Energy-Efficient Object Recognition

論文名：Spiking Deep Convolutional Neural Networks for Energy-Efficient Object Recognition 中文名：脈衝卷積神經網絡做高效的目標識別 摘要 深度神

2019-06-10 20:23:47 7

原创 脈衝神經網絡（Spiking Neural Network，SNN）概述

主要討論脈衝神經網絡的拓撲結構、信息的脈衝序列編碼方法、脈衝神經網絡的學習算法和進化方法等。 一. 脈衝神經網絡的拓撲結構 同傳統的人工神經網絡一樣，脈衝神經網絡同樣分爲三種拓撲結構。它們分別是前饋型脈衝神經網絡（feed-for

2019-06-10 20:23:47 41

原创 Vivado HLS(High-level Synthesis)筆記七：函數層面的優化

一. 代碼風格 從函數這個角度來說代碼風格，主要是看參數的數據類型，C++中的數據類型是以8爲邊界的，而實際硬件中我們可能會遇到任意精度的數據類型，因此我們一定在C++中定義爲任意精度的數據類型； 二. lnline 對函數

2019-05-13 08:31:03