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ISSCC2021会议Session 15，主题为“深度神经网络中的存算一体处理器”。

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简介：
The document, ISSCC2021_Session_15V_Compute-in-Memory Processors for Deep Neural Networks.pdf, details research presented at the International Solid-State Circuits Conference (ISSCC) in 2021, specifically focusing on processors designed to execute deep neural networks directly within memory. This session explored innovative approaches to leveraging memory resources for accelerating neural network computations, representing a significant advancement in the field of hardware acceleration for artificial intelligence applications.

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  • 机器学习、深度学习、神经网络与深度神经网络.docx
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    本文档探讨了机器学习的基础概念，并深入解析了深度学习及其核心组件——神经网络和深度神经网络的工作原理和发展现状。 1.1 机器学习算法 随着多年的发展，机器学习领域已经涌现出了多种多样的算法。例如支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、K均值聚类（K-Means）、随机森林、逻辑回归和神经网络等。 从这些例子可以看出，尽管神经网络在当前的机器学习中占据了一席之地，但它仅仅是众多算法之一。除了它之外，还有许多其他重要的技术被广泛使用。 1.2 机器学习分类 根据学习方式的不同，可以将机器学习分为有监督、无监督、半监督和强化学习四大类： - **有监督学习**：这种类型的学习涉及带有标签的数据集，在这些数据集中每个样本都包含特征X以及相应的输出Y。通过这种方式，算法能够从标记好的示例中进行训练，并逐步提高预测准确性。 - **无监督学习**：在这种情况下，提供给模型的是未标注的输入变量集合（即只有X），没有明确的目标或结果标签供参考。目标是让机器找出数据中的内在结构、模式或者群组等信息。 - **半监督学习**：该方法结合了有监督和无监督的特点，在训练过程中既利用带有标签的数据，也使用大量未标记的信息来改进模型性能。 - **强化学习**：这是一种通过试错机制进行的学习方式。在这种框架下，智能体（agent）执行操作并根据环境反馈获得奖励或惩罚作为指导信号，从而学会如何采取行动以最大化长期累积回报。 半监督方法的一个优点是它只需要少量的标注数据就能实现有效的训练，并且避免了完全依赖于无标签信息可能带来的不确定性问题。
     
  • 深度神经网络模型
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    深度神经网络模型是一种模仿人脑结构和功能的人工智能技术，通过多层非线性变换学习数据的抽象表示，广泛应用于图像识别、语音处理及自然语言理解等领域。 深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）是人工智能领域中的一个重要组成部分，在计算机视觉、自然语言处理及图像处理等领域有着广泛应用。这种网络结构由多层非线性变换组成，每一层包含多个神经元，使得网络能够学习更复杂的特征表示，并解决复杂问题。 超分辨率技术是深度神经网络在图像处理中的一项典型应用，其目标是从低分辨率（Low-Resolution，LR）图像恢复高分辨率（High-Resolution，HR）图像以增强细节和清晰度。VDCN是一种专为超分辨率任务设计的非常深卷积神经网络模型。通过构建深层的卷积结构，并使用大量卷积层来学习从LR到HR图像之间的映射关系。 VDCN的工作流程一般包括以下步骤： 1. **输入预处理**：将低分辨率图像作为网络输入，可能需要执行归一化或填充等操作以满足网络需求。 2. **卷积层**：由多个包含可训练滤波器的卷积层组成。这些滤波器通过与输入图像进行卷积运算来提取不同层次特征。随着层数增加，能够学习到更复杂的抽象特征。 3. **激活函数应用**：在每个卷积操作之后通常会使用ReLU等非线性激活函数引入非线性特性，使网络可以捕捉更加复杂的数据模式。 4. **上采样处理**：为了恢复图像的高分辨率状态，VDCN包括了用于将低分辨率特征图放大到与HR尺寸匹配程度上的上采样层。 5. **损失计算和优化**：在训练过程中通过比较预测结果与真实值之间的差异来调整网络参数。常用的评估方法有均方误差（MSE）或感知损失，后者更注重图像的人眼视觉质量。 6. **反向传播更新权重**：利用梯度下降等算法根据上述计算出的错误信息进行模型内部参数修正。 7. **训练和优化过程管理**：通过大量低分辨率与高分辨率图像对来持续改进网络性能。在此期间，可能需要调整学习速率、批处理大小等因素以获得最佳效果。 8. **测试及应用部署**：经过充分训练后，VDCN可以用来生成未知LR图像对应的HR预测版本。 VDCN的代码通常涵盖模型定义、数据预处理方案、详细的训练流程以及评估指标等内容。这为研究者和开发者提供了深入探索超分辨率技术或将其应用于特定项目（如视频增强、医学影像分析或者游戏画面优化等）的机会。
     
  • 5.6 深度卷积神经网络（以AlexNet为例）
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    本节将介绍深度学习中的重要模型——深度卷积神经网络，并通过经典案例AlexNet来详细讲解其架构及在图像识别领域的突破性贡献。 自LeNet提出后的近20年间，神经网络的表现一度被其他机器学习方法超越，如支持向量机。尽管在早期的小数据集上LeNet取得了不错的效果，但在更大的真实数据集中其表现并不理想。由于计算复杂性高，虽然20世纪90年代有一些为加速神经网络设计的硬件设备出现过，但这些技术并未像后来的GPU那样得到广泛应用。因此，在当时训练包含多个通道、多层和大量参数的卷积神经网络是非常困难的任务。 此外，当时的科研人员对诸如参数初始化与非凸优化算法等领域的研究还不够深入，这使得复杂结构的神经网络难以有效训练。在前一节中我们了解到，基于图像原始像素进行分类是可能直接通过神经网络实现的，这种端到端的方法省去了许多中间步骤。然而，在很长一段时间里，这一技术并未得到广泛应用和发展。
     
  • BCI_MI_CSP_DNN.rar_深度神经网络分类_原理图_神经网络_脑电特征
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    本资源包包含基于深度神经网络（DNN）分类脑机接口（BCI）信号的代码和文档，采用CSP方法提取脑电信号特征。适合研究与学习使用。 BCI_MI_CSP_DNN是一个基于Matlab的运动图像脑电信号分类程序。该程序利用了Matlab深度学习工具箱，并结合CSP（共同空间模式）与DNN（深度神经网络）算法进行开发，旨在提高对脑电图信号的分析和分类能力。研究团队在BCI竞赛II数据集上进行了实验测试，提出了基于深度学习的新方法来处理运动图像相关的脑电信号。 具体来说，在预处理原始脑电图信号后，我们使用CSP技术提取特征矩阵，并将其输入到DNN中进行训练与分类操作。通过优化的框架设计和参数调整，我们在BCI Competition II Dataset III上取得了83.6%的准确率，展示了该方法的有效性和潜力。
     
  • 深度学习神经网络(DNN)
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    深度学习神经网络（DNN）是一种模仿人脑工作方式的人工智能技术，通过多层结构学习数据特征，广泛应用于图像识别、语音处理和自然语言理解等领域。 个人从网络收集资料，本资料共分为九个部分介绍深度神经网络。
     
  • 卷积神经网络原理深度解析
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    本教程深入剖析卷积神经网络的工作机制和核心原理，涵盖其架构设计、参数优化及应用案例，适合对CNN有浓厚兴趣的研究者和技术人员。 本PPT详细介绍了卷积神经网络的起源背景、算法原理、执行过程以及CNN的应用场景。
     
  • Matlab中的深度置信神经网络代码
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    本代码实现基于MATLAB的深度置信神经网络(DBN)构建与训练过程，适用于模式识别和机器学习任务。 详细介绍了深度置信神经网络的MATLAB代码，可供大家学习参考。
     
  • 神经网络与深度学习（中文版）
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    《神经网络与深度学习》是一本深入浅出地介绍人工神经网络和深度学习技术原理及其应用实践的书籍。中文版致力于帮助读者理解并掌握这一前沿科技领域的核心知识。 《神经网络与深度学习》中文版，带目录高清版，作者是Michael Nielsen。