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面向卷积神经网络的FPGA 设计
FPGA 加速卷积神经网络已经被人们广泛研究 , 大部分设计中最终性能都受限于片上 DSP 数量 . 因 此 , 为了进一步加速 FPGA, 人们开始将目光移向了快速算法 . 快速算法能够有效降低卷积操作的乘 法次数 , 提高加速比 , 相比于非快速算法 , 快速算法需要一些额外的操作 , 这些操作大部分都是常数乘 法 , 在硬件实现过程中 , 这些常数乘法会被转换为多个位运算相加的操作 , 位运算可以不需要消耗片上 的 DSP 资源 , 仅使用 LUT 阵列就可以实现位运算 . 从近两年的研究现状来看 , 基于快速算法的工作 在逻辑资源使用方面确实要高于非快速算法的工作 . 此外 , 快速算法是以一个输入块进行操作 , 因此对 于片上缓存的容量要求更高 . 并且快速算法加快了整体的运算过程 , 因此对于片上与片外数据带宽需 求也更大 . 综上所述 , 快速算法的操作流程异于传统的卷积算法 , 因此基于快速算法的新的 FPGA 架 构也被提出 . 第 4 节将会简述国内外关于 4 种卷积算法的相关工作 .
拓扑层结构中的光学双稳态及其在光神经网络中的应用*
材料Sio 2。在拓扑模式下，电场高度局部位于分层结构的反转中心（也称为界面），并成倍地衰减到批量上。因此，当从战略上引入非线性介电常数时，出现了非线性现象，例如Biscable状态。有限元数值模拟表明，当层周期为5时，最佳双态状态出现，阈值左右左右。受益于拓扑特征，当将随机扰动引入层厚度和折射率时，这种双重状态仍然存在。最后，我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法，可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
神经网络
神经网络与逻辑回归具有相同的数学相同。但是，神经网络比逻辑回归更强大，而且确实可以证明一个最小的神经网络（从技术上讲，一个具有单个“隐藏层”）可以显示任何功能。神经网络分类器与逻辑回归不同。通过逻辑回归，我们通过基于域知识开发许多丰富类型的特征模板，将回归分类器应用于许多不同的任务。在使用神经网络时，更常见的是避免大多数使用丰富的手派生功能，而是构建以原始单词为输入的神经网络，并学会诱导功能作为学习分类的过程的一部分。我们在第6章中看到了嵌入的这种表示的示例。非常深的网属于代表学习。因此，深神经网是提供足够数据以自动学习功能的任务的正确工具。在本章中，我们将作为分类器介绍FeedForward网络，并将它们介绍为语言建模的简单任务：将概率分配给单词序列并预测即将到来的单词。在随后的章节中，我们将介绍神经模型的许多其他方面，例如复发性神经网络（第8章），变压器（第9章）和蒙版语言建模（第11章）。
神经网络
基于多模态神经生理时间序列（多导睡眠图 PSG）的计算睡眠评分已在临床上取得了令人瞩目的成功。仅使用 PSG 中单个脑电图 (EEG) 通道的模型尚未获得同样的临床认可，因为它们缺乏快速眼动 (REM) 评分质量。这一缺陷是否可以完全弥补仍然是一个重要问题。我们推测，主要的长短期记忆 (LSTM) 模型不能充分表示远处的 REM EEG 段（称为时期），因为 LSTM 将这些段压缩为来自独立过去和未来序列的固定大小向量。为此，我们引入了 EEG 表示模型 ENGELBERT（electro En cephalo G raphic E poch L ocal B idirectional Encoder R epresentations from T Transformer）。它联合关注过去和未来的多个 EEG 时期。与语言中的典型标记序列（注意力模型最初就是为其设计的）相比，夜间脑电图序列很容易跨越 1000 多个 30 秒的时期。重叠窗口上的局部注意力将关键的二次计算复杂度降低到线性，从而实现了从一小时以下到全天的灵活评分。ENGELBERT 至少比现有的 LSTM 模型小一个数量级，并且易于在一个阶段从头开始训练。它在 3 个单脑电图睡眠评分实验中超越了最先进的宏 F1 分数。REM F1 分数被推高到至少 86%。ENGELBERT 实际上将与基于 PSG 的方法的差距从 4-5 个百分点 (pp) 缩小到不到 1 pp F1 分数。© 2022 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
神经网络
深度神经网络 (DNN) 已成为对大脑和行为进行建模的重要工具。一个关键的关注领域是将这些网络应用于对人类相似性判断进行建模。之前的一些研究使用了视觉 DNN 倒数第二层的嵌入，并表明对这些特征进行重新加权可以改善人类相似性判断与 DNN 之间的契合度。这些研究强调了这样一种观点，即这些嵌入形成了良好的基础集，但缺乏正确的显着性水平。在这里，我们重新审视了这一想法的依据，相反，我们假设这些嵌入除了形成良好的基础集之外，还具有正确的显着性水平来解释相似性判断。只是需要修剪大维嵌入以选择与相似性空间建模所考虑的领域相关的特征。在研究 1 中，我们根据人类相似性判断的子集监督了 DNN 修剪。我们发现，剪枝：i) 改进了 DNN 嵌入中人类相似性判断的样本外预测，ii) 与 WordNet 层次结构产生更好的对齐，iii) 保留了比重新加权更高的分类准确率。研究 2 表明，通过神经生物学数据进行剪枝对于改进 DNN 嵌入中大脑衍生的表征相异矩阵的样本外预测非常有效，有时可以充实原本无法观察到的同构。使用剪枝后的 DNN，可以生成图像级热图来识别特征加载在由大脑区域编码的维度上的图像部分。因此，由人类大脑/行为监督的剪枝可以有效地识别 DNN 和人类之间可对齐的知识维度，并构成一种理解神经网络中知识组织的有效方法。© 2023 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可协议 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
神经网络和大脑
最近，利用深度神经网络的表征来预测大脑反应取得了成功，这有望增进我们对灵长类动物大脑分层信息处理的理解。这种方法的有效性表明大脑和人工神经网络在表征上已经趋同。鉴于这两个系统都学会了在现实世界的视觉任务中实现高水平的表现，我们讨论了两个问题：i）这种趋同会延伸到多远？ii）哪些因素会影响这种趋同？在这里，我们研究了不同的任务和网络选择如何影响从神经网络表征到大脑反应的映射。我们建立了堆叠的体素编码模型，并比较了预测性能和堆叠权重。我们的结果表明，这些选择可能会影响神经网络和大脑之间的对应关系，从而对神经反应产生不同的解释。重要的是，我们的结果还表明，利用我们现有的大量大脑知识，可以深入了解人工神经网络中学习到的表征。
