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sureZ-ok
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TinyMaix上手之第1讲在Nuclei平台运行TinyMaix
TinyMaix上手之第1讲在Nuclei平台运行TinyMaix这一讲描述在Nuclei qemu平台上运行TinyMaix的步骤,如果手中有Nuclei的开发板,也可以上板测试,步骤相差不大,详细...
sureZ-ok
发表于
443 天前
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TinyMaix上手之第0讲TinyMaix整体介绍
1 TinyMaix简介TinyMaix是面向单片机(MCUs)的超轻量级神经网络推理库(核心代码
sureZ-ok
发表于
451 天前
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Keras入门第6讲之keras制作自己的数据集
第5讲讲解了keras制作mnist数据集的流程,进一步的,有时候我们需要构建自己的数据集。以flower分类为例,见参考3(这里直接用别人的数据,也可以自己整理,只是比较耗时间,脚本也做了改写,方便...
sureZ-ok
发表于
482 天前
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Keras入门第5讲之keras打包制作mnist数据集
keras提供了内置的7个数据集,直接调用用keras.datasets.xxx.load_data()函数即可下载并返回numpy格式数据,比较方便。但是有些时候我们希望加入自己的训练集,这一篇以m...
sureZ-ok
发表于
482 天前
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Keras入门第4讲keras之优化器optimizer
编译模型时需要如下两个参数:一个“损失函数”(loss function),用来衡量网络的预测有多好。一个“优化器”(optimizer),可以告诉网络如何改变其权重。keras内置了7个常用的优化器...
sureZ-ok
发表于
487 天前
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Keras入门第3讲keras常用的损失函数Losses与评价函数Metrics
损失函数(loss function)是用来衡量预测值和真实值差距的函数,是模型优化的目标,所以也称之目标函数、优化评分函数。这是机器学习中很重要的性能衡量指标, 评价函数和损失函数相似,只是关注点不...
sureZ-ok
发表于
493 天前
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Keras入门第2讲顺序模型与函数式模型
keras顺序模型与函数式模型keras提供两种搭建模型的方式:1. 顺序模型(也可看做是函数式模型的一种特殊情况)2. 函数式模型两种方式优点缺点顺序模型单输入单输出,搭建比较简单,是多个网络层的线...
sureZ-ok
发表于
501 天前
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Keras入门第1讲之keras可视化
keras可视化可以帮助我们直观的查看所搭建的模型拓扑结构,以及模型的训练的过程,方便我们优化模型。模型可视化又分为模型拓扑结构可视化以及训练过程可视化。以上一讲的mnist为例,演示不同可视化方法:...
sureZ-ok
发表于
503 天前
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Keras入门第0讲之搭建神经网络的一般步骤
1 keras是什么?Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。Keras 的主要优点是: Ker...
sureZ-ok
发表于
513 天前
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TFlite之格式解析2
TFlite主要用于设备端的机器智能应用。其工作流程如下图(见参考1):step1: 首先在服务器上使用TensorFLow(或pytorch、keras等)开发模型,训练出权重step2:使用转换器...
sureZ-ok
发表于
526 天前
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CNN之卷积、全连接、池化、softmax层
1 CNN简介CNN即卷积神经网络(Convolutional Neural Networks),是一类包含卷积计算的神经网络,是深度学习(deep learning)的代表算法之一,在图像识别、语音...
sureZ-ok
发表于
535 天前
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TFlite之模型量化
1 简介1.1 什么是模型量化?简单来说:模型量化(Model Quantization)就是通过某些方法将浮点模型转为定点模型。 一般通过Tensorflow、PyTorch、Caffe等工具训练出...
sureZ-ok
发表于
544 天前
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TFlite之格式解析
所谓模型就是一个滤波器,训练的权重就是滤波系数,输入经过滤波器后得到一个输出。所以嵌入式AI一般就是解析模型得到“滤波系数”,输入信号进行一系列类似\"滤波\"运算,得到最终输出。所以...
sureZ-ok
发表于
550 天前
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