最后一层的输出使用一个模电计数器,这个计数器的容量可以达到1024。
在输出层,计数器的高四位会被连接到计数板上,电路随后选取最大的值并显示到输出面板上。
一项震惊眼球的工程便得以实现!
最后,我们看一下网络部署
首先使用PyTorch在「ImageNet」数据集上训练,之后将权重部署到模拟器上调整网络的参数,再将训练好的参数填入.schem文件,随后用小木斧将.schem文件粘贴至存档,粘贴完成后,检查权重是否正确部署,终极网络版本结构,即15×15→7×7→30→30→10。
最后一层的输出使用一个模电计数器,这个计数器的容量可以达到1024。
在输出层,计数器的高四位会被连接到计数板上,电路随后选取最大的值并显示到输出面板上。
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最后,我们看一下网络部署
首先使用PyTorch在「ImageNet」数据集上训练,之后将权重部署到模拟器上调整网络的参数,再将训练好的参数填入.schem文件,随后用小木斧将.schem文件粘贴至存档,粘贴完成后,检查权重是否正确部署,终极网络版本结构,即15×15→7×7→30→30→10。
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