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ARM SIMD指令集——NEON简介SIMD简介NEON简介指令向量数据类型内在函数参考连接SIMD简介SIMD，即 single instruction multiple data，单指令流多数据流，也就是说一次运算指令可以执行多个数据流，从而提高程序的运算速度。NEON简介NEON 是一种压缩的 SIMD 架构，由ARMv7引入，在ARMv8对其功能进行了扩展，支持包括加法、乘法、比较、移位

是一个开源社区，提供了统一的AI 研发框架、工具集、可在线加载的数据集仓库和预训练模型仓库。准备数据集，定义模型，训练，测试；每个部分都提供了相应的工具集⽂字是⼀个抽象的概念，不是计算机擅长处理的数据单元，计算机擅长处理的是数字运算，所以需要把抽象的⽂字转换为数字，让计算机能够做数学运算。为了把抽象的⽂字数字化，需要⼀个字典把⽂字或者词对应到某个数字。⼀个⽰意的字典如下：# 字典：这只是⼀个⽰意的

文章目录@[toc]参考资料参考资料imgaug学习笔记深度学习之数据增强库imgaug使用方法https://gitee.com/alavaien/imgaughttps://imgaug.readthedocs.io/en/latest/https://imgaug.readthedocs.io/_/downloads/en/latest/pdf/https://github.com/alej

一、网络超参数的设定输入数据像素大小的设定：为便于GPU并行计算，一般将图像大小设置为到 2 的 次幂卷积层参数的设定：卷积核大小一般使用 1∗11∗11*1、3∗33∗33*3 或 5∗55∗55*5使用 zero padding，可以充分利用边缘信息、使输入大小保持不变卷积核的个数通常设置为 2 的次幂，如 64， 128， 256， 512， 1024 等池化层参数的设...

作者同类文章X•推荐一系列优秀的Android开发源码•[学习笔记--Printf()输出格式控制]•50个c/c++源代码网站•__int64 与long long 的区别更多　在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲

一、参数初始化分类及原理1、简介神经网络的训练过程中的参数学习是基于梯度下降法进行优化的。梯度下降法需要在开始训练时给每一个参数赋一个初始值。这个初始值的选取十分关键。一般我们希望数据和参数的均值都为 0，输入和输出数据的方差一致。在实际应用中，参数服从高斯分布或者均匀分布都是比较有效的初始化方式。A well chosen initialization can:Speed ...

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