3.7.4 Tri0 and tri1 nets

Frm: IEEE Std 1364™-2001, IEEE Standard Verilog® Hardware Description Language The tri0 and tri1 nets model nets with resistive pulldown and resistive pullup devices on them. When no driver drives a tri0 net, its value is 0. When no driver drives a t…

verilog语法实例学习(2)

Verilog中的信号类型线网类型线网类型表示一个或多个门或者其它类型的信号源驱动的硬件连线.如果没有驱动源,则线网的默认值为z.verilog中定义的线网类型有以下几种: wire,tri,wor,trior,wand,triand,trireg,tri1,tri0,supply0,supply1.其中最主要的是wire/tri,其它的类型都是综合中用不到的线网. wire线网用来连接线路中一个逻辑模块的输出和另一个逻辑模块的输入,通常用来表示单个门驱动或连续赋值语句驱动的连线型数…

FPGA基础（verilog语言）——语法篇（续1）

上一篇文章提到了FPGA中一个模块基本结构,这篇文章开始介绍语法. 首先,我们学习一门语言都要从这门语言的单词学起,所以verilog中的关键词都有哪些呢?看下面: A:always.assign B:begin. C:case(包含casex.casez) D:deassign.default.defparam(参数声明).disable(禁止) E:event(事件).edge.else.end.endcase.endfunction.endprimitive.endmodule.endsp…

System Verilog随笔（1）

测试文件该怎么写? 首先看一个简单代码案例: `timescale 1ns/10ps //1 module test; //2 intput wire[15:0] a; output reg[15:0] b; reg clock; chip chip(.clock(.clock)); //3 always #5 clock=~clock; //4 initial begin //5 clock=0; repeat(5) @(nagedge clock); $display("chip.i =…

Altium Designer 15 --- Nets Update

Now I want to introduce the use of 'Configure Physical Nets', as follows: If you has finished the PCB layout, as follows: Then you want to get rid of these white wires, so the two boards would be separated completely. And you change the nets of the o…

Deep Learning 17：DBN的学习_读论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的总结

1.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的“explaining away”现象的解释: 见:Explaining Away的简单理解 2.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的整个过程及其“Complementary priors”的解释: 见:paper:A fast learning algorithm for deep belief nets和 [2014041…

论文笔记之：Conditional Generative Adversarial Nets

Conditional Generative Adversarial Nets arXiv 2014 本文是 GANs 的拓展,在产生和判别时,考虑到额外的条件 y,以进行更加"激烈"的对抗,从而达到更好的结果. 众所周知,GANs 是一个 minmax 的过程: 而本文通过引入条件 y,从而将优化的目标函数变成了: 下图给出了条件产生式对抗网络的结构示意图: 是的,整个过程就是看起来的这么简单,粗暴,有效. 实验部分,作者在 Mnist 数据集上进行了实验: 然后是,给图像…

（转）Deep Learning Research Review Week 1: Generative Adversarial Nets

Adit Deshpande CS Undergrad at UCLA ('19) Blog About Resume Deep Learning Research Review Week 1: Generative Adversarial Nets Starting this week, I’ll be doing a new series called Deep Learning Research Review. Every couple weeks or so, I’ll be summa…

POJ2735/Gym 100650E Reliable Nets dfs

Problem E: Reliable NetsYou’re in charge of designing a campus network between buildings and are very worried about itsreliability and its cost. So, you’ve decided to build some redundancy into your network while keeping itas inexpensive as possible.…

论文笔记之：Generative Adversarial Nets

Generative Adversarial Nets NIPS 2014 摘要:本文通过对抗过程,提出了一种新的框架来预测产生式模型,我们同时训练两个模型:一个产生式模型 G,该模型可以抓住数据分布:还有一个判别式模型 D 可以预测来自训练样本而不是 G 的样本的概率．训练 G 的目的是让 D 尽可能的犯错误,让其无法判断一个图像是产生的,还是来自训练样本．这个框架对应了一个 minimax two-player game. 也就是,一方得势,必然对应另一方失势,不存在两方共赢的局面,这个…

卷积神经网络和CIFAR-10：Yann LeCun专访 Convolutional Nets and CIFAR-10: An Interview with Yann LeCun

Recently Kaggle hosted a competition on the CIFAR-10 dataset. The CIFAR-10 dataset consists of 60k 32x32 colour images in 10 classes. This dataset was collected by AlexKrizhevsky, Vinod Nair, and Geoffrey Hinton. Many contestants used convolutional n…

Investigation of Different Nets and Layers

Investigation of Different Nets and Layers Overview of AlexNet (MIT Places | Flickr Finetuned | Oxford Flowers) Overview of GoogLeNet/Inception (ImageNet | MIT Places) Mondrian's Broadway - different iterations (10, 20, 30, 40, 50) seperate pages VIS…

A Statistical View of Deep Learning (IV): Recurrent Nets and Dynamical Systems

A Statistical View of Deep Learning (IV): Recurrent Nets and Dynamical Systems Recurrent neural networks (RNNs) are now established as one of the key tools in the machine learning toolbox for handling large-scale sequence data. The ability to specify…

使用CNN（convolutional neural nets）关键的一点是检测到的面部教程（四）:学习率，学习潜能，dropout

第七部分让学习率和学习潜能随时间的变化光训练就花了一个小时的时间.等结果并非一个令人心情愉快的事情.这一部分.我们将讨论将两个技巧结合让网络训练的更快! 直觉上的解决的方法是,開始训练时取一个较高的学习率,随着迭代次数的增多不停的减小这个值.这是有道理的,由于開始的时候我们距离全局最长处很远.我们想要朝着最长处的方向大步前进:然而里最长处越近,我们就前进的越慎重,以免一步跨过去.举个样例说就是你乘火车回家,但你进家门的时候肯定是走进去.不能让火车开进去. 从讨论深度学习中初始化和学习…

论文笔记(2)：A fast learning algorithm for deep belief nets.

论文笔记(2):A fast learning algorithm for deep belief nets. 这几天继续学习一篇论文,Hinton的A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets.这篇论文一开始读起来是相当费劲的,学习了好几天才了解了相关的背景,慢慢的思路也开始清晰起来.DBN算法就是Wake-Sleep算法+RBM,但是论文对Wake-Sleep算法解释特别少.可能还要学习Wake-Sleep和RBM相关的的知识才能慢慢理解,今天…

Generative Adversarial Nets[BEGAN]

本文来自<BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks>,时间线为2017年3月.是google的工作. 作者提出一个新的均衡执行方法,该方法与从Wasserstein距离导出的loss相结合,用于训练基于自动编码器的GAN.该方法在训练中会平衡生成器和判别器.另外,它提供一个新的近似收敛测度,快而且稳定,且结果质量高.同时作者提出一种控制图像多样性和可视化质量之间权衡的方法.作者专注于图像生成任务,即使在更高分辨率下也…

Machine Learning, Homework 9, Neural Nets

Machine Learning, Homework 9, Neural NetsApril 15, 2019ContentsBoston Housing with a Single Layer and R package nnet 1Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4Digit Recognition wit…

Generative Adversarial Nets[content]

0. Introduction 基于纳什平衡,零和游戏,最大最小策略等角度来作为GAN的引言 1. GAN GAN开山之作图1.1 GAN的判别器和生成器的结构图及loss 2. Conditional GAN 图2.1 CGAN的目标函数图2.2 CGAN的判别器和生成器的结构图及loss 图2.2来自这里,图2.3是来自论文内部,两者在原理结构上没任何差别. 图2.3 CGAN结构图如图2.3所示,CGAN相比于GAN在于,其输入部分增加了额外的信息,且此额外信息是固定的,如图像类别或…

Generative Adversarial Nets[CycleGAN]

本文来自<Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks>,时间线为2017年3月.本文算是GAN的一个很大的应用里程点,其可以用在风格迁移,目标形变,季节变换,相片增强等等. 1 引言如图1所示,本文提出的方法可以进行图像风格的变化,色调的变化等等.该问题可以看成是image-to-image变换,将给定场景下的一张图片表示$x$变换到另一个图片$y$,例如:灰度图片到颜…

Generative Adversarial Nets[CAAE]

本文来自<Age Progression/Regression by Conditional Adversarial Autoencoder>,时间线为2017年2月. 该文很有意思,是如何通过当前图片生成你不同年龄时候的样子. 假设给你一张人脸(没有告诉你多少岁)和一堆网上爬取的人脸图像(包含不同年龄的标注人脸但不一定配对),你能给出那一张人脸80岁或者5岁时候的样子么.当然回答不能,当前现有的人脸年龄研究都试图学习一个年龄组间的变换,因此需要配对的样本和标注的询问图片.在本文中,作者从一个…

Generative Adversarial Nets[Wasserstein GAN]

本文来自<Wasserstein GAN>,时间线为2017年1月,本文可以算得上是GAN发展的一个里程碑文献了,其解决了以往GAN训练困难,结果不稳定等问题. 1 引言本文主要思考的是半监督学习.当我们说学习概率分布,典型的思维是学习一个概率密度.这通常是通过定义一个概率密度的参数化族$(P_{\theta})_{\theta\in R^d}$,然后基于样本最大似然:如果当前有真实样本$\{x^{(i)}\}_{i=1}^m$,那么是问题转换成: \[\underset{\thet…

Generative Adversarial Nets[Pre-WGAN]

本文来自<towards principled methods for training generative adversarial networks>,时间线为2017年1月,第一作者为WGAN的作者,Martin Arjovsky. 下面引用自令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 要知道自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难.生成器和判别器的loss无法指示训练进程.生成样本缺乏多样性等问题.从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比…

Generative Adversarial Nets[pix2pix]

本文来自<Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks>,是Phillip Isola与朱俊彦等人的作品,时间线为2016年11月. 作者调研了条件对抗网络,将其作为一种通用的解决image-to-image变换方法.这些网络不止用来学习从输入图像到输出图像的映射,同时学习一个loss函数去训练这个映射.这让传统需要各种不同loss函数的问题变成了可以采用统一方法来解决成为可能.作者发现这种方法在基于标签map…

Generative Adversarial Nets[AAE]

本文来自<Adversarial Autoencoders>,时间线为2015年11月.是大神Goodfellow的作品.本文还有些部分未能理解完全,不过代码在AAE_LabelInfo,这里实现了文中2.3小节,当然实现上有点差别,其中one-hot并不是11个类别,只是10个类别. 本文提出"对抗自动编码器(AAE)",其本质上是自动编码器和GAN架构的合体,通过将AE隐藏层编码向量的聚合后验与任意先验分布进行匹配完成变分推论(variational inference…

[转载] Conv Nets: A Modular Perspective

原文地址:http://colah.github.io/posts/2014-07-Conv-Nets-Modular/ Conv Nets: A Modular Perspective Posted on July 8, 2014 neural networks, deep learning, convolutional neural networks, modular neural networks Introduction In the last few years, deep neura…

Generative Adversarial Nets(原生GAN学习)

学习总结于国立台湾大学 :李宏毅老师 Author: Ian Goodfellow • Paper: https://arxiv.org/abs/1701.00160 • Video: https://channel9.msdn.com/Events/Neural-Information-Processing-Systems-Conference/Neural-Information-Processing-Systems-Conference-NIPS-2016/Generative-Adver…

[Hinton] Neural Networks for Machine Learning - Hopfield Nets and Boltzmann Machine

Lecture 11 — Hopfield Nets Lecture 12 — Boltzmann machine learning Ref: 能量模型(EBM).限制波尔兹曼机(RBM) 高大上的模型和理论. Hopfield Nets 看了能量函数,发现: These look very much like the weights and biases of a neural network. [点到为止] Boltzmann machine learning From: A Beginne…