京东 11.11 红包
量化感知训练(1)：不断尝试，反复失败
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量化感知训练（2）：被误导
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量化感知训练（3（：自定义卷积层
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文心一言：自定义量化卷积层
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搞了一上午，终于把神经网络跑通
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训练卷积神经网络
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FPGA识别MNIST（1）：先用pytorch训练一个简单的网络
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结果对不对还不知道，反正成功把pytorch训练得到的权重导入verilog了，并成功通过simulation得到了结果！
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分频的简单思路
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雷达技术发展与应用
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pytorch证明CNN-MNIST完全可以采用relu，不知道为什么非得用tanh，这不是给自己找不痛快
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弄了一上午，也没搞明白代理梯度的pytorch自定义层怎么写
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pytorch的卷积层在matlab中的复现！误差在万分位上，无法忽视的，是pytorch的固有缺陷
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尝试第一个卷积层的verilog实现，但是写着写着发现荒唐
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看来AI写verilog还是错误很多，远不如写python的正确率高，这也是没办法的事情
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要什么for循环，要有整体思维
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对分割灰度图进行独热编码
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准确率97.12%，matlab手撺MNIST数据集识别前向传播代码全流程
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询问GPT关于AXI
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草履虫都能学会！十天学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等十大深度学习神经网络！学不会你来打我！人工智能/pytorch
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先把除法的理念搞懂（但是失败了）
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吹爆！Pytorch入门到精通！不愧是2024公认最通俗易懂的【PyTorch】教程，同济大佬12小时带你从入门到进阶，看完就跑通！-pytorch/机器学习
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可视化rate编码后的mnist数据集的图片
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SNN：latency coding可视化2
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HFSS介绍
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pytorch的全连接层本质是torch.matmul(input_data, fc.weight.t()) + fc.bias，与线性代数公式的区别在于，整体
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高 级 智 人
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FPGA识别MNIST（2）：只用numpy复现网络，因为定点化后数据太大，pytorch不支持这么大的数据
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终于发现了卷积层的问题在哪，并发现另一个问题
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好家伙，只调库根本意识不到从最底层写这东西有多麻烦
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时序逻辑前5题
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前向推断测试SNN的精确度
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FPGA识别MNIST（13）：尝试将brom数据送入MAC得到结果，但是发现BROM中数据过于稀疏，simulation阶段难以观察，需要再编一个案例
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ILA抓到了正确的结果
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问
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verilog全连接层、tanh、softmax初步验证成功，单个测试用例误差可控
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GPT写出来的智障贪吃蛇
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GPIO控制PS端LED闪缩
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原来上采样只是补零而不是拓宽为矩形波
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FPGA
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