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目录

1.软件版本

2.pool池化层理论介绍

3.pool池化层的verilog实现

【FPGA教程案例56】深度学习案例3——基于FPGA的CNN卷积神经网络之池化层verilog实现相关推荐

  1. 人工智能:深度学习算法及应用——简单理解CNN卷积神经网络并python实现(带源码)

    深度学习算法及应用 一. 实验目的 二. 实验要求 三. 实验的硬件.软件平台 四. 实验原理 1.1. 深度学习概述 1.2. 深度学习的常见结构 1.3. 卷积神经网络(CNN) **卷积** * ...

  2. 【深度学习】通俗理解什么是CNN卷积神经网络

    0 前言 卷积神经网络 – CNN 最擅长的就是图片的处理.它受到人类视觉神经系统的启发. CNN 有2大特点: 能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量 能够有效的保留图片特征,符合图片处理的原则 ...

  3. 深度学习与计算机视觉系列(10)_细说卷积神经网络

    转载自: 深度学习与计算机视觉系列(10)_细说卷积神经网络 - 龙心尘 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/d ...

  4. 吴恩达深度学习课程笔记(四):卷积神经网络2 实例探究

    吴恩达深度学习课程笔记(四):卷积神经网络2 实例探究 吴恩达深度学习课程笔记(四):卷积神经网络2 实例探究 2.1 为什么要进行实例探究 2.2 经典网络 LeNet-5 AlexNet VGG- ...

  5. 深度学习:应用于机器视觉领域的卷积神经网络(CNN)简介

    1 背景介绍 深度学习是近几年的热门研究话题.深度学习受到神经学的启示,模拟人脑的认知与表达过程,通过低层信号到高层特征的函数映射,来建立学习数据内部隐含关系的逻辑层次模型.深度学习相比于一般的浅层模 ...

  6. 深度学习入门(二十四)卷积神经网络——填充和步幅

    深度学习入门(二十四)卷积神经网络--填充和步幅 前言 卷积神经网络--填充和步幅 课件 填充 步幅 总结 课本 1 填充 2 步幅 3 小结 前言 核心内容来自博客链接1博客连接2希望大家多多支持作 ...

  7. 深度学习入门(三十二)卷积神经网络——BN批量归一化

    深度学习入门(三十二)卷积神经网络--BN批量归一化 前言 批量归一化batch normalization 课件 批量归一化 批量归一化层 批量归一化在做什么? 总结 教材 1 训练深层网络 2 批 ...

  8. 深度学习与TensorFlow实战(十)卷积神经网络—VGG(16)神经网络

    架构: 训练输入:固定尺寸224x224的RGB图像. 预处理:每个像素减去训练集上的RGB均值. 卷积核:一系列3X3卷积核堆叠,步长为1,采用padding保持卷积后图像空间分辨率不变. 空间池化 ...

  9. TensorFlow:实战Google深度学习框架(五)图像识别与卷积神经网络

    第6章 图像识别与卷积神经网络 6.1 图像识别问题简介及经典数据集 6.2 卷积神经网络简介 6.3 卷积神经网络常用结构 6.3.1 卷积层 6.3.2 池化层 6.4 经典卷积神经网络模型 6. ...

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