目录 第一章 引言 ......................................................................................................................................................... 8 1.1 什么激发数据挖掘？为什么它是重要的？.............................................................

翻译的NVDLA 加速引擎的文档，学习交流，一块进步！PU cPU Microcontroller DRAM AVULA NVD_A DODI SFAMI Small NVDLA system Large"NVDLA system 小NDLA模型 小型 NVDLA模型在以前不可行的领域开辟了深度学习技术。此模型非常适合对成本因素 比较敏感的物联网(IoT)类设备、A丨以及面向自动化的系统领域。这些系统具有明确的应 用方向,其成本、面积和功率是主要注意事项。通过N√DLA可配置实现资源节约(在成本

传统的不平衡数据分类问题往往会因为类间数据不平衡造成分类器的性能下降。利用 AUC（ROC 曲线下的面积）为评价指标，结合单类 F-score 特征选择和遗传算法建立多层神经网络模型，选出对于不平衡数据分类更有利的特征子集，从而建立更适用于不平衡数据分类的深度模型。基于Tensor Flow建立多层神经网络模型，通过对4组不同UCI数据集进行测试，并与传统的机器学习算法如朴素贝叶斯、K最近邻、神经网络等进行对比验证。实验证明，所提模型在处理不平衡数据分类问题上的表现更优秀。