Welcome to BinaryBrain's documentation!

本書は BinaryBrain Ver4: https://github.com/ryuz/BinaryBrain/tree/ver4_release のドキュメントです。

Contents:

• はじめに
  • 概要
    • 特徴
    • 基本的な使い方
  • 事例紹介
    • リアルタイム認識
      • 実装事例
      • FPGAリソース
    • Autoencoder
      • MNIST
      • CIFAR-10
  • LUT-Network とは
    • 概要
    • Differentiable-LUT モデル
      • Stochastic-LUT 演算
      • Differentiable-LUTモデルの全体像
      • Differentiable-LUTモデルによるFPGA化
  • バイナリ変調
    • 概要
    • 従来のバイナリネットワーク
    • バイナリ変調
• クイックスタート(C++)
  • Windows
  • Linux(Ubuntu 20.04)
    • 1. install tools
    • 2. build and run
  • Google Colaboratory
• クイックスタート(Python)
  • pipでのインストール
  • setup.py でのインストール
    • 事前準備
    • インストール(pipを使う場合)
    • インストール(setup.pyを使う場合)
    • サンプルの実行
    • Google Colaboratory での setup.py
• クイックスタート(Verilog)
  • RTL Simulation の試し方
• C++ API
  • 概要
  • モデルクラス
    • 基本クラス
      • Model(抽象クラス)
    • 活性化層
      • Binarize クラス
      • ReLU クラス
      • Sigmoid クラス
    • 演算層
      • StochasticLutN クラス
      • DifferentiableLutN クラス
      • MicroMlpAffine クラス
      • MicroMlp クラス
      • DenseAffine クラス
      • BatchNormalization クラス
      • MaxPooling クラス
      • LutLayer (抽象クラス)
      • BinaryLutN クラス
    • 補助層
      • Sequential クラス
      • Convolution2d クラス
      • ConvolutionIm2 クラス
      • ConvolutionCol2Im クラス
      • BinaryModulation クラス
      • RealToBinary クラス
      • BinaryToReal クラス
  • モデル以外のクラス
    • 損失関数
      • LossSoftmaxCrossEntropy クラス
      • "
    • 評価関数
      • MetricsCategoricalAccuracy クラス
      • MetricsMeanSquaredError クラス
    • 最適化(Optimizer)
      • OptimizerSgd クラス
      • OptimizerAdam クラス
    • 実行補助
      • Runner クラス
    • データ保持
      • Tensor クラス
      • Variables クラス
      • FrameBuffer クラス
  • 各種関数
    • FPGAへのエクスポート
      • ExportVerilog_LutLayers 関数
      • ExportVerilog_LutCnnLayersAxi4s 関数
• Python API
  • 概要
  • binarybarin パッケージ
    • 基本クラス
      • Object クラス
    • データ格納
      • DType クラス(Enum定義)
      • Tensor クラス
      • FrameBuffer クラス
      • Variables クラス
    • 基本モデル (Base models)
      • Model クラス
      • Sequential クラス
      • Switcher クラス
    • バイナリ変調モデル (Binary modulation)
      • RealToBinary class
      • BinaryToReal class
      • BitEncode class
      • Reduce class
    • 演算モデル (Operation models)
      • DifferentiableLut クラス
      • AverageLut クラス
      • BinaryLut クラス
      • DenseAffine クラス
      • DenseAffineQuantize クラス
      • DepthwiseDenseAffine クラス
      • DepthwiseDenseAffineQuantize クラス
    • 畳み込み/プーリング(Convolution and Pooling)
      • Convolution2d クラス
      • MaxPooling クラス
      • StochasticMaxPooling クラス
      • UpSampling クラス
    • 活性化(Activation)
      • Binarize クラス
      • Sigmoid クラス
      • ReLU クラス
      • HardTanh クラス
      • Softmax クラス
    • 補助モデル
      • BatchNormalization クラス
      • Dropout クラス
      • Shuffle クラス
    • 最適化 (optimizer)
      • Optimizer クラス
      • OptimizerSgd クラス
      • OptimizerAdaGrad クラス
      • OptimizerAdam クラス
    • 損失関数(Loss functions)
      • LossFunction クラス
      • LossMeanSquaredError クラス
      • LossCrossEntropy クラス
      • LossBinaryCrossEntropy クラス
      • LossSoftmaxCrossEntropy クラス
      • LossSigmoidCrossEntropy クラス
    • 評価関数(Metrics functions)
      • Metrics クラス
      • MetricsMeanSquaredError クラス
      • MetricsCategoricalAccuracy クラス
      • MetricsBinaryCategoricalAccuracy クラス
    • 保存／復帰(Serialize)
      • storage モジュール
    • RTL(Verilog/HLS)変換
      • dump_verilog_lut_cnv_layers()
      • dump_verilog_lut_layers()
      • dump_verilog_readmemb_image_classification()
      • make_image_tile()
      • make_verilog_lut_layers()
      • write_ppm()
      • dump_hls_lut_layer()
      • make_hls_lut_layer()
    • システム／GPU関連(System/GPU)
      • get_cuda_driver_version()
      • get_cuda_driver_version_string()
      • get_device_count()
      • get_device_properties_string()
      • get_version_string()
      • is_device_available()
      • omp_set_num_threads()
      • set_device()
      • set_host_only()
• 開発情報
  • githubについて
  • 作者情報
  • 参考にさせて頂いた情報
  • 参考にした書籍

Indices and tables

• 索引

• モジュール索引

• 検索ページ