周报-2017.10.16-王明贤

本周学习FPGA 1.学习fifo的基本结构。 2.创建了一个ip核,进行例化仿真,从仿真结果看,一些简单数据的输入输出计较精准。 3.接下来按照要求进一步完善多输入输出,多ip核的结合。 4.深入解析工程代码及把握逻辑原理,尽快提高自己能力,发挥自己力量。 ...
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周报-刘川-2017.10.16

进行fpga学习,仿真时由于时间精度问题出现不能仿真的问题,在输入 vsim -t ps work.name 后进行了仿真; 创建了一个ram 的ip核,并进行例化后进行仿真。在写入使能WEA有效的情况下进行写入地址ADDRA,并同时写入数据DINA,此时数据进行存储,DOUTA端口读出DINA的数据。将WEA赋值为'0'时,此时选择地址指针可以在DOUTA读出相应的数据。 学习深度学习的基本概念,主要是cnn的一些概念。对特征提取,局部感知有些了解,对参数共享还不太了解。整个神经网络通过对数据的特征提取,然后进行相应权值后相加,进行激活函数输出。 ...
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张涛周报20171015

本周工作重点开始临时发生转移,具体事务如下: 1. 审稿。为pattern recognition 和 计算机科学审稿两篇。 2. 受李金海邀请准备昆明会议的报告。周一开始构思,最终确定题目:属性拓扑与概念认知。计划从概念认知与概念格的区别角度入手进行分析。其重点在于:人类认识事物都是一个渐进式过程,或者是一个反复自我否定的过程。用马克思的话说就是:否定之否定。那么,如果每个人接触事物的顺序不同,必然会带来渐进式的过程或结果的不同。所以,面对相同的世界,每个人的世界观才会千差万别。 概念认知,应该承认这种渐进式带来的差异性。 承认这种差异性的好处在哪里?在于异质性。 就人类个体来说,成长于同一家庭的双胞胎其小时候的各种差别并不明显。而成长于不同家庭的双胞胎则会表现出差异。这充分说明接触事物对个体认知的影响。扩而广之,我们每个人面对的都是同一个世界,为什么大家对世界的看法不同?同一片天空,有人看到的是蓝色,有人则看到的是灰色。从客观角度来看,与各自接触世界的顺序和后天的引导关系密切。 对世界接触顺序不同,会带来不同的观念。这个直观的解释便是增量式概念树。在此可以提出一个新的“粒结构”——观念。不同的概念树结构会带来不同的概念组合,而不同的概念组合可能形成不同的“语义”,也就是会形成不同的“观念”。当然,具体该怎么描述还要下一步再分析。 至于后天的引导,则完全可以从“观念”出发,去修改概念树。注意,此处用了修改,而不是修剪。修剪仅在于减少,而修改可以增加。当一个人的概念形成后,可以通过后期的修改,改变其概念连接方式,或者说,改变其“粒结构”,从而对其“观念”进行改变。 这种“观念”的改变将比计算概念更有意义,因为其对应的将直接是人工智能中的伦理问题。现在科学家们都在讨论人工智能学会自我学习后会失控,而失控的原因在于其“叛逆期”的不可控性。回想人类,每个叛逆期的少年都是一个潜在的罪犯,我们无非是通过限制(给出足够多的约束条件)或引导(改变其观念)的方式将其引向社会学中的正途,从而让尽可能多的少年成功渡过叛逆期。如果我们可以将“观念”的观点植入计算机,是不是就可以改变人工智能的“叛逆”?如果是这样,与人类的教育学对应,是不是可以开发AI的教育学? 好了,脑洞开的有点大,拉回来。不同的概念树会对应不同的观念,而不同的观念则对应于对同一新事物所表现出的异质性,而异质性则是世界丰富多彩的本源(突然想起了beyond的《光辉岁月》)。从小的方面看,分类器组合不是也要求各子分类器越异质越好吗? 而所有的这一切的基础,属性拓扑已经给出了答案。随时间变化的记忆模型,随记忆而变化的增量式概念树,都已经具备了雏形(论文还需要快速跟进)。如果再解决了概念之间的“观念”问题,就会进入一个新的领域。 PS:从结构上看,如果将每个卷积核看做是概念,CNN与以上论断具有相似性。可惜现在人手不够,否则将有力推动整个课题组的研究广度与深度。 以上是一个大概的报告构思,用了三天时间,从周一到周四。但目前看昆明之行可能无法成行,先将想法记录于此吧。 3. 论文写作。中文论文初稿完成,交给蒋培培做格式调整工作。已经于今天发回给我,还未细看。计划下周调整之后投出。 4. FPGA:自从7月底完成自己的既定任务后一直处于停摆状态。为了整体进度再次将仿真任务拿下,同时调整人员分配,将刘川与王明贤放回自己手下工作。希望二位能快速成长,助我一臂之力。本周将标签转换部分写好了顶层代码,下周开始写激励,然后即将进入漫长的debug阶段。正是这个原因,使得昆明会议难以成行。 究其原因,这次FPGA项目进展十分迟缓,具体原因不想多分析。任务不明确是具体原因。希望这次明确下来后尽快结束战斗吧,这种持久战打得毫无意义。 ...
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2017.10.14-周记 张猛

一、本周决策 关于论文中实验论证的调整: 1.生成模型的验证: 基于FacesData,CelebA不同数据集,使用DCGAN以及本文中依赖的BEGAN结构对生成结果进行对比,意在说明本文的GAN结构更佳; 基于CelebA数据集,不同γ(0.3、0.5、0.7、0.9)环境下的实验结果对比,意在说明同一数据集在某参数环境下,生成效果最好。 2.帧间生成任务的验证: 基于BallData的自采数据集,不同γ(0.3、0.5、0.7、0.9)环境下的帧间生成结果对比。 3.评估模型: 在1-2中的生成结果均拟采用PSNR进行生成结果评估。 二、本周工作 1.帧间生成实验进度说明(“√”:已完成;“x”:正在进行) 实验方案-------- γ ------- step -------- Batch_size ----- status RollingBall ---- 0.3 ----- 500k ------------ 16 ------------ √ RollingBall ---- 0.5 ----- 500k ------------ 16 ------------ √ RollingBall ---- 0.7 ----- 500k ------------ 16 ------------ x RollingBall ---- 0.9 ----- 500k ------------ 16 ------------ x 附:前两组实验结果已有,但发现效果几乎看不出多大的变化,可能是由于数据集结构太简单导致。 2.生成模型实验进度:CelebAData与FacesData实验未进行; 三、下周计划 实验方案已定,依次把需要的实验过程以及结果跑一遍并保存,以便后续查看; 对论文中相应的实验论证部分进行调整; 当前所有实验过程以及论证均为大论文服务,注意论证的严谨性以及说服力问题; 寻找能够更能说明帧间生成任务的数据集,当前的BallData似乎过于简单。 ...
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周报-刘川

首先自我批评一下,迟到一天交周报。 本周主要工作: 1看程序的激励文件部分,程序较为理解,但是在当真过程中存在许多问题,并没有仿真出结果。 2想要写一个发明专利,并向老师请教和讨要一个想法。对情绪调节眼镜有初步想法,并查询了相关专利申请情况,发现类似的有情绪调节装置和治疗眼镜,与彼此申请并没有什么太大相似性。 3关于网站建设问题,和张猛师兄和明贤做了一些讨论,大致清楚整改的方向,具体细节还需要和其他组内成员做一些讨论。 本周所做工作比较少,并没有太大突破。原因主要是心态不太稳定。心态不太稳定的原因可能主要是对自己所学习方向不够坚定,还有一些其他杂事的干扰。 以下是思想汇报, 本周上课比较多,总结了一下,感觉除了一些有用的课,除非听得懂,否则千万别上课;智商低是硬伤,还是要多锻炼。 上了一节英语课,感觉外国语学院和马克思学院的老师的思想觉悟还是差很多的。 上课要不坐第一排,要不就逃课。 以上纯属胡扯, 本节是自己初步想法,如有不成熟地方,希望指正。 需要深入贯彻两头抓,两头硬。一天只干一件事,效率比较低,多找点事分担一下时间,提高单位时间效率,另外增加总时间的丰富性。所以确定自己的主要方向以及次要方向。本阶段可以将fpga作为主攻,深度学习作为副攻,其他一些必要的事情可以当做调节。需要时间作为检验,并调整。 ...
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2017.10.01-王明贤-周报

1.上周所看工程代码业务口部分已大体理解逻辑关系,端口信息已掌握,针对于部分代码与苗师兄请教并解决存在问题,下一步需要测试接收发送数据速率,改写激励文件在测试其速率。 2.上周关于本网站已与老师与组内成员达成初步规划,下一步按其规划改进网站。 ...
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2017.10.01-张猛周记

本周工作 首先自我批评:上周说本周把初稿完成,但第四部分实验需要的对比图还没跑完,正在进行中。 把需要的实验,图像进行整理,不完整的进行完善。 网站调整的任务已跟刘川,王明贤两位同志交流过,基本思想都已传达完毕。 下周计划 把不完善的实验补充完整,把握大论文的思路过程。 尽量把一些时间紧凑一些,零散的时间不容易找思路。 ...
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第六周周报-张文清

1、上周做的实验验证,发现有一点问题,实验数据一共有55,留一法验证是我只用到45个数据,而且为了保证好的实验数据我用45个数据做训练集其中一个做测试集,数据有一定的重合。实验结果精确度非常高达到百分之百。后来我有我又用46数据做实验,45个训练,1个测试,虽然单个实验结果有所降低,但是仍然是百分之百精度。本周我用全部55个数据做实验54个训练集,1个测试,实验明显下降。不过时间问题目前还没有做完。 2、本周找老师讨论自己前段时间写的论文,很不满意,老师也对我的论文提出了,本周读了不少论文,有了一点思绪,自己写了文章太虚,下周我会继续改写论文争取早日交稿。 ...
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