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CIFAR10上WAGE量化神经网络的复现

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简介：
本项目致力于在CIFAR-10数据集上重现和评估WAGE量化神经网络模型，旨在探索低比特宽度权重与激活值对计算效率及准确性的影响。 将WAGE量化网络的GitHub代码进行微调，使其在TensorFlow 2.0和Python 3环境下运行。

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  • CIFAR10上WAGE量化神经网络的复现
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    本项目致力于在CIFAR-10数据集上重现和评估WAGE量化神经网络模型，旨在探索低比特宽度权重与激活值对计算效率及准确性的影响。 将WAGE量化网络的GitHub代码进行微调，使其在TensorFlow 2.0和Python 3环境下运行。
     
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    本项目利用MATLAB平台构建神经网络模型，旨在有效预测城市供水量。通过训练与优化神经网络参数，实现对未来供水需求的准确预估，为水资源管理和规划提供科学依据。 城市供水量神经网络预测方法研究
     
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