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深度学习：循环神经网络（下）
一些经典的RNN模型... 1、门控循环神经网络 ⭐ 门控循环神经网络可以更好地捕获时间步距离很长的序列上的依赖关系。 重置门有助于捕获序列中的短期依赖关系。 更新门有助于捕获序列中的长期依赖关系。 重置门打开时，门控循环单元包含基本循环神经网络；更新门打开时，门控循环单元可门控多层感知器 (gMLP)：它是什么以及如何在 Tensorflow 和 Keras 的实践中使用它？
门控多层感知器 (gMLP)：它是什么以及如何在 Tensorflow 和 Keras 的实践中使用它？ gMLP 是一种基于 MLP 的无自注意力的 Transformers 替代方案，它仅由通道投影和具有静态参数化的空间投影组成。它在 NLP 和计算机视觉任务上展示了近乎最先进的结果，但使用的可训练参数比相应的 Transf56门控循环单元GRU
点击查看代码 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l """ 额外的控制单元 """ batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps) # 初始化模型参数 def get_params(vocab_size门控时钟和时钟使能
在FPGA设计中，我们经常会使用分频的方法来得到一个我们需要的时钟频率，而在很多开发板厂家配套的教程里，他们常常会使用计数器分频得到的高低电平时钟来当做驱动时钟，这种方法简单易懂，但是，在工程设计中，这种方法是不被允许的。 门控时钟 门控时钟就是使用计数器和逻辑门翻转来产生的时【芯片前端】关于门控电路和逻辑做在D端还是EN端的思考
最近在看《硬件架构的艺术——数字电路的设计方法与技术》，学习细化了很多之前模棱两可的知识点，偶尔来总结输出一下，今天就是这个主题——门控电路； 门控结构 相传在很多年前，时序逻辑里是没有门控电路的； 这句话我是听说的，估计我是没赶上那个时候，那时候最流行的触发器综合方式可能还GCTNet 用于视觉识别的门控信道变换注意力机制
Gated Channel Transformation for Visual Recognition (GCT) 本文是复现的百度&Syndney投于CVPR2020的一篇关于Attention文章。它提出了一种通用且轻量型变化单元，该单元结合了归一化方法和注意力机制，易于分析通道之间的相互关系(竞争or协作)同时便于与网络本身参数联合训练Design Compiler —— 其他的时序约束选项一（十）
转载文章，来源出处 http://www.cnblogs.com/IClearner/ ，作者：IC_learner ============================================ 之前讲了基本的时序路径约束，现在我们来看一下其他的约束，然后通过实战来讲解一些其他的约束。实战中也没有前面的“理论”中的约束类型，但是可以通过educoder锁存器和触发器设计之主从D触发器设计+门控D锁存器设计
D触发器设计(下降沿) 任务描述 本关任务：在Logisim中，用两个D锁存器级联构建主从式D触发器，要求下降沿触发。 相关知识 在电平敏感型锁存器中，在时钟信号有效（如Clk=1）期间，锁存器的状态Q跟随输入的变化而变化，这种现象称为“空翻”。为了避免出现空翻，可以把状态变化时机限定在时钟信基于遥感影像及轨迹数据融合的地图自动化生成器
自动化的地图生成对于城市服务及基于位置服务非常重要，现有的工作研究主要利用遥感影像或可以充分反映地图路网情况的车辆轨迹数据生成地图，数据源较为单一，如果能将遥感影像数据及轨迹数据融合起来，地图生成的质量将进一步提高。 本文介绍了复旦大学等机构在国际人工智能领域顶会AAAI门控时钟设计
门控时钟的设计初衷是实现FPGA的低功耗设计，本文从什么是门控时钟、门控时钟实现低功耗的原理、推荐的FPGA门控时钟实现这三个角度来分析门控时钟。 一、什么是门控时钟 门控时钟技术(gating clock) 是通过在时钟路径上增加逻辑门对时钟进行控制，使电路的部分逻辑在不需要工作动态slimmable网络：高性能的网络轻量化方法！对比slimmable涨点5.9%
动态slimmable网络：高性能的网络轻量化方法！对比slimmable涨点5.9% 论文链接： https://arxiv.org/abs/2103.13258 代码： https://github.com/changlin31/DS-Net 一、研究动机 动态剪枝算法及其问题 动态网络为每个输入自适应地配置不同的网络结构，而不是像神经网络搜索（N李宏毅 RNN 视频课程学习
李宏毅 RNN 视频课程学习 图里面，每个相同的权重使用同样的颜色表示。 两种不同的RNN网络模型 RNN 网络模型可以同时训练一个正向的和一个逆向的网络模型，这样在产生一个output的时候， 一个LSTM的CELL有４个输入信号：input vector, 输入门 输出门，遗忘门的门控信号。 c是集成时钟门控单元
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 集成时钟门控单元一、集成时钟门控单元是什么？二、有两种常用的ICG电池类型1.AND门组成的门控单元2.OR门组成的门控单元 总结 集成时钟门控单元 时钟门控是通过时钟使能信号关闭模块时钟来降低时钟数字电路设计方法与技术--2.5门控时钟方法学
读书笔记 本节小叙： 常规设计中，时钟功耗主要有三个部分组成： 在每个时钟沿变化的组合逻辑所产生的功耗触发器所产生的功耗时钟树产生的功耗 时钟树功耗接近整个芯片的50%，因此做好时钟在时钟树的根部对时钟进行开关。 1 不含锁存器的门控时钟电路 使用一个简单的逻辑门进行判断，图像修复之DeepFill: Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution
1. 摘要 作者提出了一种生成式图像修复系统，该系统基于从数百万个图像中学习的门控卷积，无需额外的标记工作。作者所提出的卷积解决了将所有输入像素都视为有效像素的香草卷积问题，通过为所有通道在所有层上的每个空间位置提供可学习的动态特征选择机制来概括部分卷积。 此外，由于自Jenkins 2.x的实践指南 第五章
1.jenkins pipeline 中集成插件 Jacoco 实现代码覆盖率，还有各个维度 Jenkins 和sonarquebe 的集成，pipeline可以做成门控，当代码质量不规范时，unstable 在初次没有LSTM & GRU
人人都能看懂的LSTM 陈诚 努力修炼内力 已关注 henryWang 、 红色石头 、 ShiqingFan 、 两太阳的栗子社长 等 1,485 人赞同了该文章 这是在看了台大李宏毅教授的深度学习视频之后的一点总结和感想。看完介绍的第一部分RNN尤其LSTM的介绍之后，整时钟与复位
内容： 主要涵盖了设计者在设计模块或者知识产权（Intellectual Preoperty）时所要用到的一些建议。 同步设计（对ASIC时序控制最安全的方法）： 由单个主时钟和主置位/复位信号驱动设计中所有的时序器件。 一、避免使用行波计数器 含义：即使用触发器输出作为下一级触发器的时钟输入端 缺（四）RTL级低功耗设计
前面介绍了系统级的低功耗设计，换句话说就是在系统级降低功耗可以考虑的方面。系统级的低功耗设计，主要是由系统级设计、具有丰富经验的人员实现，虽然还轮不到我们设计，我们了解一下还是比较好的。我们前端设计人员的重点不在系统级设计上面，而是在RTL级（及综合）上面。下面我们就来介绍（五）门级电路低功耗设计优化
（1）门级电路的功耗优化综述 门级电路的功耗优化(Gate Level Power Optimization，简称GLPO)是从已经映射的门级网表开始，对设计进行功耗的优化以满足功耗的约束，同时设计保持其性能，即满足设计规则和时序的要求。功耗优化前的设计是已经映射到工艺库的电路，如下图所示：