天啊！深度神经网络中 BNN 和 DNN 基于存内计算的传奇之旅，改写能量效率的历史！
深度神经网络（DNN）在近年来取得了巨大的成功，广泛应用于图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域。而二进制神经网络（BNN）作为一种特殊的深度神经网络，也逐渐引起了研究人员的关注。同时，基于存内计算的技术为这些神经网络的实现和优化提供了新的思路。 DNN 是由大量神经元相互连接而成的网络结构&#...
m基于CNN卷积网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真,测试样本采用现实拍摄的场景进行测试,带GUI界面
1.算法描述 目前关于步态识别算法研究主要有两种：基于模型的方法和非基于模型的方法。基于模型的步态识别方法优点在于能够很好的体现步态图像序列当前的变化，也能够预测过去和未来的状态。基于非模型的方法是通过对步态相关特征进行预测来建立相邻帧间的关系，其中特征包括位置、速度、形状等，其中基于形状特征的方法较为常见。Lee等先将人体的侧影图像序列进行二值化处理，根据人体的质心比例关系将人体划分为7...
m基于CNN卷积神经网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真
1.算法描述 步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，旨在通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在智能视频监控领域，比图像识别更具优势。步态是指人们行走时的方式，这是一种复杂的行为特征。罪犯或许会给自己化装，不让自己身上的哪怕一根毛发掉在作案现场，但有样东西他们是很难控制的，这就是走路的姿势。英国南安普敦大学电子与计算机系的马...
m基于AlexNet神经网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真
1.算法描述 AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后，更多的更深的神经网络被提出，比如优秀的vgg,GoogLeNet。 这对于传统的机器学习分类算法而言，已经相当的出色。Alexnet网络模型于2012年提出。它具有更高维度的特征提取效果和更深层次的网络结构。第一次，在训练过程中使用了退出机制来防...
深度神经网络中的BNN和DNN：基于存内计算的原理、实现与能量效率
引言 深度神经网络（DNN）在机器学习领域越来越受欢迎，其在一系列任务中展现出最先进的性能。为了达到最佳结果，通常需要大量的训练数据和大型模型，从而使得训练和推理过程变得复杂。尽管图形处理单元（GPU）在许多应用中被用于提供并行计算能力，但较低能耗的平台有可能实现一系列新的应用。目前，一个趋势是降低权重和激活精度的能力，以前的研究表明，在某些情况下，权重和激活可以二值化（即二...
超低功耗AI芯片：神经脉冲只需同类神经网络能量的0.02%
这种人工智能芯片达到了新的超低功耗。人类大脑并不是很大，却承载着所有的计算任务。出于这一原因，许多研究者开始对创建模拟大脑神经信号处理的人工网络感兴趣。这种人工网络被称为脉冲神经网络（spiking neural networks, SNN）。脉冲神经网络最早由 Maass 教授于 1997 年提出，它是基于大脑运行机制的新一...
m基于matlab的AODV,leach自组网网络平台仿真,对比吞吐量,端到端时延,丢包率,剩余节点个数,节点消耗能量
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要 AODV是一种应用于无线网状网络的路由协议。它源节点需要发送数据时才进行路由发现。当没有数据发送请求时并不执行。在路由发现过程中首先检查路由表中是否存在从源节点到目的节点的路由，若存在则直接进行数据转发，若不存在，则广播RREQ分组进行寻找并建立路由。当目的节点收到第一个RREQ分组时，立即回复RREP分组给源节点...
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