BinaryBrain
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Contents:
はじめに
事例紹介
RTLの試し方
C++ API
Python API
LUT-Networkとは
バイナリ変調
BinaryBrain
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Welcome to BinaryBrain's documentation!
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Contents:
はじめに
概要
クイックスタート(C++)
Windows
Linux(Ubuntu 18.04.1)
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
githubについて
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
RTLの試し方
sampleの動かし方
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
SparseLutN クラス
StochasticLutN クラス
MicroMlp クラス
MicroMlpAffine 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
LoweringConvolution 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
binarybrain module
LUT-Networkとは
概要
Sparse-LUTモデル
Stochastic-LUTモデル
Sparse-LUTモデルの全体像
Sparse-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
Indices and tables
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索引
モジュール索引
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