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Matlab程序生成FPGA上的深度学习实现，使用Matlab。...

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简介：
Matlab代码生成用于FPGA的实现，该存储库提供了用于对MNIST数字进行分类的MATLAB代码。这些代码可用于创建Simulink模型以及HDL代码，从而在FPGA设备上进行运行。鉴于HDL代码生成器无法直接从MATLAB神经网络工具箱生成所需的代码，我设计了一个简单的Matlab函数脚本，这些函数旨在利用HDL编码器来产生相应的HDL代码。请注意，npy-matlab文件夹是从一个自训练模型获得的，并在ipython笔记本Training_MNIST_digit.ipynb上对数据进行了预处理，以加载.npy文件。为了方便使用，我提供了10个随机样本供您参考；您可以将X（1，：，:)修改为X（1:10，：，:)以获取所有10个样本的结果输出。此外，您也可以通过运行Training_MNIST_digit.ipynb笔记本来加载更多样本并创建它们（预处理MNIST数据）。在执行main.m脚本之前，务必在命令窗口中执行“addpath(npy-matlab)”和“保存路径”命令。最后, 输出结果将由main（X_test（1，：，:)，conv2d_1_kernel，conv2d_1_

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  • 使用MATLAB进行FPGA上的深度学习实现-基于Matlab代码生成FPGA:...
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    本简介探讨如何利用MATLAB工具链将深度学习模型高效地部署到FPGA硬件上。通过MATLAB代码自动生成适合FPGA执行的优化代码，此方法简化了从算法开发到硬件实施的过程，特别适用于资源受限环境下的高性能计算需求。 使用MATLAB的FPGA深度学习实现该存储库包含用于对MNIST数字进行分类的代码，可用于生成Simulink模型和HDL代码以在FPGA上运行。由于HDL代码生成器无法直接从MATLAB神经网络工具箱中提取所需内容来创建代码，我编写了一些简单的MATLAB函数以便使用这些函数通过HDL编码器生成所需的HDL代码。 预处理的数据可以从一个ipynb笔记本段落件（Training_MNIST_digit.ipynb）加载。我已经提供了10个随机样本供参考。如果您需要查看所有十个样本的输出，请将X(1, :, :)更改为X(1:10, :, :)；或者，您也可以通过使用该笔记本创建更多预处理的数据来获取额外的样本。 在运行main.m脚本之前，请确保执行以下命令：addpath(npymatlab); savepath; 输出= main(X_test(1,:, :), conv2d_1_kernel, conv2d_1_bias)。
     
  • MATLAB深度学习入门指南_never42k_深度学习_MATLAB深度学习_MATLAB深度学习_深度学习matlab
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    《MATLAB深度学习入门指南》由never42k编写，旨在帮助初学者快速掌握使用MATLAB进行深度学习的基础知识和实践技巧。适合希望利用MATLAB开展深度学习研究与应用的读者阅读。 《MATLAB深度学习简介》是一份详尽的教程，旨在帮助用户掌握使用MATLAB进行深度学习实践与理论研究的方法。作为一款强大的数学计算软件，近年来MATLAB在深度学习领域得到了广泛应用，并提供了丰富的工具箱及直观界面，使研究人员和工程师能够快速构建、训练并优化深度学习模型。 深度学习是人工智能的一个分支，其核心在于创建多层非线性处理单元的大型神经网络模型，通过模仿人脑的学习方式对复杂数据进行建模与预测。在MATLAB中开展深度学习主要涉及以下几个方面： 1. **神经网络构建**：提供一个完整的流程来定义各种类型的神经网络结构（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、全连接网络FCN等），配置超参数，选择损失函数和优化器。 2. **数据预处理**：在深度学习中，有效的数据预处理至关重要。这包括归一化、标准化以及数据增强等多种步骤。MATLAB提供了便于使用的函数来执行这些任务，确保模型能够更好地识别并利用数据特征。 3. **模型训练**：支持多种训练策略如批量梯度下降和随机梯度下降等，并允许用户灵活调整学习率、批大小等参数以监控损失函数及准确率的变化情况。 4. **可视化工具**：提供模型可视化的功能，帮助理解网络结构。同时还能展示权重分布与激活图，便于调试优化过程中的问题。 5. **迁移学习和微调**：对于小规模数据集而言，MATLAB支持利用预训练的深度学习模型进行迁移学习，并仅需对最后几层进行调整以适应新的任务需求。 6. **部署与推理**：完成训练后，MATLAB能够将模型应用到嵌入式设备或云平台中实现实时预测功能。 7. **与其他技术结合使用**：通过无缝集成其他如信号处理、图像处理等工具箱的功能，使得深度学习可以解决更为复杂的实际问题。 8. **实例与案例研究**：教程通常包含多个具体的应用场景（例如图像分类、目标检测和自然语言处理），并通过逐步指导帮助用户完成这些项目以加深理解。 通过《MATLAB深度学习简介》这份教程的学习，读者将能够系统地掌握如何在MATLAB环境中设计训练并评估深度学习模型的方法与技术。无论您是初学者还是有经验的开发者都能够从中受益，并提高自己在该领域的专业技能水平。
     
  • MATLAB深度学习实例
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    《MATLAB深度学习实例》一书通过丰富的案例和详实的步骤介绍如何使用MATLAB进行深度学习应用开发，适合初学者入门及进阶研究。 MATLAB 深度学习实用示例是一本关于使用 MATLAB 进行深度学习的实践指南。这本书提供了多个实际案例和详细的教程，帮助读者掌握如何利用 MATLAB 的工具和技术来构建、训练和评估深度学习模型。书中涵盖了从基础概念到高级应用的各种主题，并且包含了大量的代码示例和项目建议，使得初学者也能快速上手并深入理解深度学习的各个方面。
     
  • m序列生成：使用PN序列方法生成长度为31的序列-MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB编程，利用PN序列技术来生成周期为31的m序列。通过线性反馈移位寄存器(LFSR)实现特定多项式下的m序列生成，适用于通信系统中的伪随机信号处理。 该m文件生成了所有长度为31的m序列。为了生成长度为31的m序列，我们使用5次原始多项式。有三个不同的5次原始多项式，因此会产生三个不同长度为31的m序列。
     
  • MATLAB使用的M序列生成程序
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    本程序用于生成M序列，适用于研究与教育领域中通信系统和信号处理的相关课程及实验。使用MATLAB编写，便于学习和应用。 以5寄存器为例的m序列生成器。代码中的注释详细解释了每一步的操作过程。
     
  • 基于MATLAB的深度学习算法实现.zip
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    本资源为一个使用MATLAB实现深度学习算法的项目文件集合，涵盖神经网络设计、训练及测试等内容。适合科研与教育用途。 matlab实现的深度学习算法.zip
     
  • Matlab代码生成fpga-DNN_MPC_Plasma_FPGA：用于FPGA上的神经网络实现的仓库
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    这个GitHub仓库包含了用于在FPGA上部署深度神经网络（DNN）模型的MATLAB代码，特别适用于多变量预测控制（MPC）和等离子体控制系统的应用。 Matlab代码生成fpgaDNN_MPC_Plasma_FPGA使用VivadoHLS在FPGA上实现神经网络（NN）的项目文件。该项目实施基于Angelo训练过的NN。hls_src目录提供了用于VivadoHLS综合的设计C/C++源文件，vitis_src目录则提供给Vitis使用的C/C++文件以比较软件和硬件实现的效果。此外，vivado目录包含用于FPGA硬件设计的项目文件，而matlab目录中包含了将训练后的NN数据转换为文本格式以及生成HLS综合测试台所需的数据的MATLAB代码。这些输出的文本段落件被用来进行进一步的设计验证与合成工作。最后，old_files目录存放的是之前未完成且不再使用的文件。
     
  • MATLAB与深度学习
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    本课程旨在介绍如何利用MATLAB进行深度学习项目开发，涵盖神经网络基础、数据预处理及模型训练等内容。 这是一份非常适合初学者学习深度学习的资料。它涵盖了CNN、DBN、NN、CNE等内容，并提供了实用的代码工具，强烈推荐给所有刚开始接触这一领域的学习者。
     
  • 深度强化学习MATLAB案例程序_CreateAgent_强化学习
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    本资源提供深度强化学习在MATLAB中的应用实例，重点介绍使用CreateAgent函数创建智能体的过程，适合初学者快速入门。 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是人工智能领域的重要分支之一，它结合了机器学习的深度神经网络与决策制定过程中的强化学习方法。在这个MATLAB案例程序中，你将有机会深入了解并实践如何利用DRL解决实际问题。 在DRL中，核心机制在于智能体通过与环境互动来获取最优策略。借助于深度学习技术，它可以处理高维度的状态空间，使智能体能够从复杂环境中进行有效学习。作为强大的数学计算和建模平台，MATLAB提供了丰富的工具箱支持深度学习及强化学习算法的实现。 1. **环境构建**：在DRL中，环境是指与之互动的系统。MATLAB包括多种预定义模型如Atari游戏、连续控制任务等，并允许用户根据特定需求自定义环境。智能体会接收状态信息并依据其策略执行动作，随后从环境中得到奖励或惩罚以指导学习过程。 2. **算法训练**：常见的DRL算法有Deep Q-Network (DQN)、Actor-Critic方法（如Proximal Policy Optimization, PPO）、Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 和 Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3)等。MATLAB提供了这些算法的实现，方便用户调整参数并进行模型训练。 3. **算法分析**：在训练过程中需要监控和评估性能指标如学习曲线、平均奖励及策略稳定性等。通过MATLAB提供的可视化工具可以更好地理解不同阶段的表现，并据此优化模型。 4. **文件结构介绍** - `Content_Types`.xml 文件定义了压缩包中各文件类型的默认扩展名。 - mathml 可能包含用于描述数学表达式的MathML格式的文档。 - media 存储与案例相关的图像、音频或视频数据。 - metadata 提供关于案例的详细信息，包括元数据文件。 - matlab 目录包含了所有MATLAB代码文件（如.m 文件），实现DRL算法和环境定义等功能。 - _rels 关系文件描述了压缩包内各文件之间的关联。 通过这个案例程序的学习，你可以掌握设置与运行DRL实验的方法、理解常见算法的工作原理，并在实践中提升强化学习建模及调试技能。此外，这也将帮助你深入理解如何设计有效的环境和奖励函数以及优化智能体策略，在人工智能和机器学习领域中进一步提高专业水平。
     
  • DBN的Matlab代码_DBN_DBN Matlab_DBN程序_深度学习_tie2de
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    本资源提供用于实现深度信念网络(DBN)功能的MATLAB代码。适用于进行深度学习研究和应用开发，帮助用户快速搭建与调试DBN模型。 这是一个关于使用数字识别技术来训练一个手写数字识别的深度神经网络的例子。