目录 1、前言免责声明 2、目前我这里已有的图像处理方案3、本 LVDS 方案的特点4、详细设计方案设计原理框图彩条视频奇偶场分离并串转换LVDS驱动LVDS显示屏 5、vivado工程1：单路8bit LVDS6、vivado工程2：双路8bit LVDS7、工程移植说明vivado版本不一致处…

1 概述 该方案用于生成RGB信号，通过lvds接口驱动逻辑输出，点亮并驱动BP101WX-206液晶屏幕。 参考：下面为参考文章，内容非常详细。Xilinx LVDS Output——原语调用_vivado原语_ShareWow丶的博客http://t.csdn.cn/Zy37p 2 功能描述 MMCM模块为时钟模块，负责…

文章总目录点这里：《FPGA接口与协议》专栏的说明与导航 GTX本质上是基于SerDes技术的高速串行收发器，它是FPGA内部的底层电路，也叫做Gigabit Transceiver（吉比特收发器，简称为GT）。其中A7系列使用的GT叫GTP，K7系列使用的GT叫GTX，V7系列使用的GT叫GTH和GTZ，它们…

若该文为原创文章，转载请注明原文出处 本文章博客地址：https://hpzwl.blog.csdn.net/article/details/134634186 红胖子网络科技博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、单片机、软硬…

目录 1、概述 2、原语详解 2.1、信号说明 2.2、参数设置 2.3、 时钟设置 2.4、级联扩展 2.5、延迟 2.6、时序 3、仿真测试 3.1、8:1的DDR转换 3.2、10:1的DDR转换（级联） 4、源码下载 总目录点这里：《FPGA接口与协议》专栏的说明与导航 1、概述 Xlinx的…

目录 1、IDDR是什么？ 2、IDDR的使用 2.1、OPPOSITE_EDGE模式 2.2、SAME_EDGE模式 2.3、SAME_EDGE_PIPELINED模式 3、对IDDR的仿真分析 3.1、OPPOSITE_EDGE模式的仿真结果 3.2、SAME_EDGE模式的仿真结果 3.3、SAME_EDGE_PIPELINED模式 4、IDDR在FPGA底层的布局和布线…

本文分享基于GRU实现一维和多维预测的python代码，数据来源于tushare导出的股价数据，笔者的tushareID是469251，这篇文章也是笔者使用tushare模块需要完成的小任务，第一次发文，如有纰漏，还请指正。如有涉及到产权问题，请联系删除。 如果有不了解GRU的读者可以在这个网站查…

LSTM和GRU目前被广泛的应用在各种预测场景中，并与卷积神经网络CNN或者图神经网络GCN这里等相结合，对数据的结构特征和时序特征进行提取，从而预测下一时刻的数据。在这里整理一下详细的LSTM/GRU的代码，并基于heatmap热力图实现对结果的展示。 一、GRU GRU的公式如下图所示…

目录 一、GRU提出的背景：1.RNN存在的问题：2.GRU的思想： 二、更新门和重置门：三、GRU网络架构：1.更新门和重置门如何发挥作用：1.1候选隐藏状态H~t：1.2隐藏状态Ht： 2.GRU: 四、训练过程…

循环神经网络的隐含层变量梯度可能出现衰减或爆炸，虽然梯度裁剪可以应对梯度爆炸，但无法解决梯度衰减的问题。 门控循环神经网络（gated recurrent neural network）是为了更好地捕捉时序数据中间隔较大的依赖关系,门控循环单元&am…

1、简介 随着 LSTM 在自然语言处理特别是文本分类任务的广泛应 用，人们逐渐发现 LSTM 具有训练时间长、参数较多、内部计 算复杂的缺点。Cho 等人在 2014 年进一步提出了更加简单的、 将 LSTM 的单元状态和隐层状态进行合并的、还有一些其他的变动的 GRU 模型。将忘…

这里的内容是对台大李宏毅老师课程视频的一些记录以及自己的一些整理和思考。 1. 什么是GRU GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种。和LSTM（Long-Short Term Memory&#xf…

目录 学习目标 1 GRU介绍 2 GRU的内部结构图 2.1 GRU结构分析 2.2 Bi-GRU介绍 2.3 使用Pytorch构建GRU模型 2.4 GRU优缺点 3小结 学习目标 了解GRU内部结构及计算公式.掌握Pytorch中GRU工具的使用.了解GRU的优势与缺点. 1 GRU介绍 GRU（Gated Recurrent Uni…

文章目录 1. GRU 简介2. GRU 详解2.1 重置门2.2 更新门 3. GRU 的 PyTorch 实现 1. GRU 简介 门控循环单元 (Gate Recurrent Unit, GRU) 于 2014 年提出，原论文为《Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling》。GRU 是循环神经…

1 GRU 1. 什么是GRU GRU（Gate Recurrent Unit）是循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的一种。和LSTM（Long-Short Term Memory）一样，也是为了解决长期记忆 和反向传播中的梯度等问题…

专栏：神经网络复现目录 门控循环单元(GRU) 门控循环神经网络（Gated Recurrent Neural Network，简称“门控循环神经网络”或“门循环神经网络”）是一种改进的循环神经网络（RNN）架构。它包含了一些门控机制…

1、GRU 简介 LSTM 具有更长的记忆能力，在大部分序列任务上面都取得了比基础的 RNN 模型更好的性能表现，更重要的是，LSTM 不容易出现梯度弥散现象。但是 LSTM 结构相对较复杂，计算代价较高，模型参数量较大。研究发现&am…

概述 门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）由Junyoung Chung等人于2014年提出，原论文为《Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling》。GRU是循环神经网络（Recurrent Neural Network, …

1.什么是GRU GRU（Gate Recurrent Unit）门控循环单元，是循环神经网络（RNN）的变种种，与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相比，GRU内部的网络架构较为简…

💥项目专栏：【深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码数据集原理介绍） 文章目录 前言一、基于PyTorch搭建GRU模型实现风速时间序列预测二、时序数据集的制作三、数据归一化四、数据集加载器…