大家好，我正在尝试使用VHDL实现双曲线tan tan函数，但问题是我不知道tanh函数怎么可以实现digital所以请如果任何身体可以告诉我这个想法，以便我可以在VHDL中实现它会很好的。非常感谢
2019-02-14 10:20
简单理解LSTM神经网络
2021-01-28 07:16
本文利用CORDIC算法在FPGA上实现了高速自然对数变换器。
2021-04-30 06:05
这两个节点有什么区别？大神们能详细讲一下么？还有就是用帮助的话怎么查找labview的两个节点可以兼容的函数啊？谢谢
2013-10-15 20:30
只会用labview读取电子表格中的数据，但是电子表格中的文字怎么读取啊，需要什么转换函数呢，求大神指点，感激不尽。。。。。。
2016-09-10 12:44
你好我在vivado hls 2013.2中执行c代码。我使用斯巴达3E作为我的设备我在我的代码中使用了exp，即我必须找到e ^ x。所以虽然合成它给我一个关于库中没有匹配浮点核心的错误。那么它与指数函数或其他任何东西有关吗？所以，请帮忙感谢致敬以上来自于谷歌翻译以下为原文Hi I am doing c code in vivado hls 2013.2 . I am using spartan 3E as my deviceI have used exp in my codei.e. I had to find e^x .so while synthesis it is giving me error about no matching floating-point core in the library.So is it related to exponent function or anything else ?? So, please helpthanks and regards
2019-03-29 13:03
在需要硬件实现对数运算的场合[1]，其精度和速度是必须考虑的问题。目前硬件实现对数变换的方法主要有查表法、泰勒公式展开法和线性近似法。查表法[2]所需要的存储单元随着精度的增加或输入值范围的增大而成指数增加；泰勒公式展开法[3]需要乘法器，面积大不易实现；线性近似法[4]的精度有限，且需要误差校正电路，实现较难。
2019-08-15 06:55
长短时记忆网络长短时记忆网络的前向计算长短时记忆网络的训练
2021-02-01 07:09
一、前言前面结合神经网络简要介绍TensorFlow相关概念，并给出了MNIST手写数字识别的简单示例，可以得出结论是，构建的神经网络目的就是利用已有的样本数据训练网络的权重和偏置，使神经网络最终能拟合或逼近现实世界中事物或现象的数学模型，故样本数据大，可以覆盖事物或现象所有特征时，可以越准确的识别事物，这也是大数据时代，数据是燃料的观点。TensorFlow是一个神经网络软件框架，通过构建计算图，执行计算图方法来运行神经网络，前文示例中也是先构建计算图即构建神经网络隐藏层和输出层，再启动会话执行计算图。TensorFlow上线至今发行了几个API版本，每更新一次版本时，API要重新学一次，对比FaceBook的动态的pytorch框架，TensorFlow这点确实让人诟病，当然TensorFlow在训练网络阶段的速度相对更快。目前，Google于2019.03发行了TensorFlow2.0Beta版本，同pytorch一样支持动态执行(TensorFlow2.0默认eager模式，无需启动会话执行计算图)，同时删除了杂乱低阶API，使用高阶API简单地构建复杂神经网络模型，本文主要分享用高阶API构建模型和数据集使用。
2020-11-04 07:49
输入输出，注意：必要时输入要做归一化 N1i=[x1,x2,x3]; N1o=N1i; %隐层输入输出 N2i=N1o*Wih; N2o=tanh(N2i); %输出层输入输出 N3i=Who'*N2o
2013-11-13 22:31
