相关文章
WPF Binding绑定模式
Binding是WPF 应用程序中的一种机制，它为应用程序提供了一种简单易用的方式来显示数据并与之交互。它允许数据在 UI 和业务模型之间流动。绑定完成后对业务模型中的数据所做的任何修改都会自动反映到 UI，反之亦然。
绑定可以是单向的或双向的。数据绑定…
WPF之MVVM模式
1.MVVM模式
MVVM即模型-视图-视图模型 ，是用于解耦 UI 代码和非 UI 代码的 设计模式。 借助 MVVM，可以在 XAML 中以声明方式定义 UI，将 UI使用数据绑定标到包含数据和命令的其他层。 数据绑定提供数据和结构的松散耦合，使 UI 和链…
XNOR-Net 网络压缩与加速模型
接下来依次介绍这两种二值化网络，另外这里说的权重是指网络中的卷积层参数和全连接层参数，因为全连接层可以用卷积层代替，所以接下来我都用卷积层来介绍二值化操作。
Binary-Weight-Networks 首先Binary-weights的目的是将权重W的值都用二值表示，也就是W的值要么是-1，要…
XNOR-Net：二值化卷积神经网络
https://www.jianshu.com/p/f9b015cc4514 https://github.com/hpi-xnor/BMXNet BMXNet：基于MXNet的开源二值神经网络实现 Index IntroductionRelated WorksBinary Neural NetworksXNOR-NetConclusion Introduction 神经网络模型的压缩是一个很有前景的方向。由于神…
二值网络--XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks ECCV2016 http://allenai.org/plato/xnornet
本文介绍了两种二值网络： Binary-Weight-Networks 和 XNOR-Networks，Binary-Weight-Networks 只对滤波器 filters 进行二值…
【AI隐私保护.论文笔记】XONN: XNOR-based Oblivious Deep Neural Network Inference,基于同或门的茫然深度神经网络推理
这篇文章是隐私保护的神经网络中第一篇将二值神经网络（BNN）和密码学中隐私保护的技术结合起来的文章，发表在2019年安全类顶会USENIX中，由微软研究院和美国加州大学合作完成。他们利用了BNN网络同或门计算的特性以及GC混淆电路中同…
论文翻译：XNOR-Net: ImageNet Classification Using BinaryConvolutional Neural Networks
目录 Abstract1 Introduction2 Related Work3 Binary Convolutional Neural Network 3.1 Binary-Weight-Networks3.2 XNOR-Networks4 Experiments 4.1 Efficiency Analysis4.2 Image Classification4.3 Ablation Studies5 Conclusion参考资料 论文地址：http://ai2-w…
41，Verilog-2005标准篇：and, nand, nor, or, xor,和xnor逻辑门
多输入逻辑门的实例声明应以下列关键字之一开始：
and nand nor or xor xnor
延迟参数指定应为0、1或2个延迟。如果包含两个延迟，则第一个延迟决定输出上升延迟，第二个延迟决定输出下降延迟，两个延迟中较小的延迟适用于输出…
XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks 论文笔记
0 摘要 我们针对标准卷积神经网络提出了两种有效的近似网络：二元权重网络和XNOR网络。二元权重网络中，卷积核用两个值来近似表示，从而节省32倍的存储空间。在XNOR网络中，卷积核和卷积层输入都是用两个值（1和-1）表示的。 XNOR网络主要使用二元运算进行卷积运算。这使得卷积…
verilog中异或（XOR）和同或（XNOR）
input [7:0]a,b output [7:0]result1 output result2
异或（相同为零，相反为一） assign result1a^b;
assign result2^a;//按位异或，可用于奇偶校验中检测a中1的个数为奇数还是偶数，奇数为1，偶数为0同或&…
吴恩达机器学习笔记---神经网络实现XNOR功能
前言 我们通过神经网络模型实现XNOR(异或非)运算。当2个输入端中有且只有一个0时，输出为0，也就是当输入相同时，输出为1。神经网络实现XNOR
(一)实现x1 AND x2 AND运算是当且仅当两者都为1时结果为1。我们使用如下的神经网络模型实现…
存算一体文献阅读笔记二：XNOR-RRAM architecture for BNN from Shimeng Yu in ASU 2017
目录 参考文献Background：BNN与XNOR operation前向传播反向传播XNOR小结 RRAMCircuit designPeripheral circuitSAmux & decoder 参考文献
[Sun, X., Yin, S., Peng, X., Liu, R., Seo, J. S., & Yu, S. (2018). XNOR-RRAM: A scalable and parallel resis…
【Paper Reading】XNOR-Net
XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks
2016 ECCV 华盛顿大学 Mohammad Rastegari 论文链接：https://arxiv.org/abs/1603.05279 代码链接：http://allenai.org/plato/xnornet 基于Pythoch的代码地址：…
【论文学习笔记-1】XNOR-net
【论文学习笔记-1】XNOR-net 简介二值化操作过程XNOR-Networks 简介
文章中提出了两种二值化网络，分别是Binary-Weight-Networks和XNOR-Networks。
Binary-Weight-Networks对模型中的权重W进行二值化操作，即要么是1要么是-1。其中更新参数时依然采用原…
【模型压缩】XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks论文理解+pytorch代码解析
目录 【唠叨一些废话】
【论文阅读部分】
【摘要】
【引言】
【相关工作】
【二值卷积神经网络】
【3.1 Binary-Weight-Networks】
【Train BWN】
【3.2 XNOR-Networks】 【实验】
4.1有效性分析 4.2 图像分类 4.3 ablation study（控制变量，验证…
XNOR-Net算法详解
论文：XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary Convolutional Neural Networks 链接：https://arxiv.org/abs/1603.05279 代码地址：http://allenai.org/plato/xnornet
模型压缩和加速是深度学习算法应用在移动端必须要解决的问题，也是近年来的研究热点，这篇ECCV…