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搜索资源列表

  1. TensorRT的Prelu层

  2. 主要是加入到TebsorRT的Prelu层，用于模型加速，适用于含有Prelu的网络结构;

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-17
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：qq_22764813

  1. 神经网络激活函数matlab

  2. 神经网络最全激活函数，包括sigmoid，tanh，ReLU，ELU，PReLU，softplus，liner等激活函数，应有尽有

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-09
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：qq_36264912

  1. ftd2xx-embedded-hal:实现FTDI设备的锈蚀嵌入式特性-源码

  2. ftd2xx-embedded-hal 受到启发，这是使用驱动程序的FTDI芯片的实现。 这样就可以在不使用微控制器的情况下开发嵌入式设备驱动程序。 FTDI D2xx设备通过USB与PC相连。它们具有多协议同步串行引擎，使它们能够与大多数UART，SPI和I2C嵌入式设备接口。 注意：严格来说，这是一种开发工具。装箱包含运行时借用检查和显式恐慌，以使FTDI设备适应特性。 设置 一次性设备设置说明可在找到。 例子 SPI use embedded_hal :: prelude :: * ;

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：weixin_42109925

  1. tflite2tensorflow:从.tflite生成saved_model，tfjs，t​​f-trt，EdgeTPU，CoreML，量化的tflite，ONNX，OpenVINO，无数推理引擎blob和.pb。支持使用Docker构建

  2. tflite2tensorflow 从.tflite生成saved_model，tfjs，t​​f-trt，EdgeTPU，CoreML，量化的tflite，ONNX，OpenVINO，无数推理引擎blob和.pb。 1.支持的图层 不。 TFLite层 TF层 评论 1个 CONV_2D tf.nn.conv2d 2个 DEPTHWISE_CONV_2D tf.nn.depthwise_conv2d 3 MAX_POOL_2D tf.nn.max_pool 4 软垫 tf垫

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：34mb
    • 提供者：weixin_42174098

  1. 真棒深度视觉：计算机视觉深度学习资源的精选清单-源码

  2. 很棒的深度视野 精选的计算机视觉深度学习资源列表，灵感来自和 。 维护者 ， ， ， ， 我们正在寻找维护者！ 如果有兴趣，请告诉我（ ）。 贡献 请随时添加文件的。 分享中 [在Twitter上分享]（ 用于计算机视觉的学习资源） 目录 文件 ImageNet分类 （摘自Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever，Geoffrey E.Hinton，《深度卷积神经网络的ImageNet分类》，NIPS，2012年。） 微软（深度残差学习）[] [ ] 何开

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：weixin_42157567

  1. Deep-Learning-Fundementals-源码

  2. 深度学习基础 在此存储库中，ComVIS Lab团队将共享深度学习模型中使用的基本功能和基本算法。 在深度学习中，有激活函数用于获取单个神经元的输出。 这些功能可以是“线性的”或“非线性的”。 在深度学习中，首选“非线性”激活函数。 因为具有非线性函数，所以可以进行“学习”。 对于“线性”激活函数，系统表现为线性模型，因此不适合学习复杂数据。 但是我们不必忘记，对于DL（深度学习），激活函数应该是可区分的（我的意思是，我们可以采用函数的梯度/取导数）。 鉴于以上解释，我们在此给出众所周知

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：13kb
    • 提供者：weixin_42130786