您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. NeuralNetwork-源码

  2. 神经网络 通过WerWebWer 神经网络 该神经网络使用数据和 算法。 默认情况下,神经网络具有两个隐藏层,尺寸分别为300和100。此神经网络的误差约为7,10%。 大约训练时间= 352192毫秒= 352秒= 6分钟。 新的功能! 按0和1打印图像 你也可以: 保存到文件文件并从文件txt中读取 手动输入代码来更改层数及其尺寸 重写#define所有公式 如何开始? 克隆存储库并运行以下命令 $ mkdir build && cd build $ cmake .. $ cmake
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-16
    • 文件大小:22mb
    • 提供者:weixin_42124497
  1. CPP-NN-源码

  2. CPP-NN
  3. 所属分类:其它

  1. Simple-Sparsely-Connected-NN:稀疏连接的多层神经网络的简单C ++实现,使用OpenMP和CUDA进行并行化-源码

  2. 简单稀疏连接神经网络 稀疏连接的多层神经网络的简单C ++实现,使用OpenMP和CUDA进行并行化。 OpenMP的 该程序的该版本使用OpenMP来实现并行性。 编译并运行 脚步: cd OpenMP/src g++ -fopenmp main.cpp NeuralNet.cpp Vector.cpp -o openmp OMP_NUM_THREADS=p ./openmp [N] [K] [p_mode] [v_mode] 争论 N,指定输入层中节点(神经元)的数量,应为正整数 K,指
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:592kb
    • 提供者:weixin_42131261
  1. STM32F407-tinyML-EdgeImpulse-Motion-源码

  2. STM32F407-tinyML-Edge_Impulse 这个项目是在Shawn Hymel在Coursera平台的“嵌入式机器学习入门”课程中完成的,因为我决定跟进不同的硬件。 该项目使用在STM32F4发现上运行的NN分类器对4种不同的运动进行分类。 使用的硬件: stm32f4发现 MPU6050(您也可以使用板载MEMS传感器!) USB转UART转换器(CP2102) 联系: USART2-> PA2上的Tx与USB到UART转换器上的Rx引脚相连 I2C->
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:27mb
    • 提供者:weixin_42159267