利用FPGA加速深度卷积神经网络研究黄浩.caj

深度卷积神经网络

发明名称:一种基于FPGA的卷积神经网络硬件加速架构 摘要 本发明公开一种基于FPGA的卷积神经网络硬件加速架构,包括:通用AXI4总线接口;用于缓存输入特征图,输出特征图和权重的缓存区;用于引导运算

针对卷积神经网络(CNN)在通用CPU以及GPU平台上推断速度慢、功耗大的问题,采用FPGA平台设计了并行化的卷积神经网络推断系统。通过运算资源重用、并行处理数据和流水线设计,并利用全连接层的稀疏性设

基于FPGA的卷积神经网络加速方案设计，钟楠，刘明，卷积神经网络（CNN）已广泛应用于计算机视觉，然而计算机有限的计算能力对大规模的CNN的实现带来许多挑战。针对CNN并行性计算的特点

在LeNet提出后的将近20年里,神经网络一度被其他机器学习方法超越,如支持向量机。虽然LeNet可以在早期的小数据集上取得好的成绩,但是在更大的真实数据集上的表现并不尽如人意。 神经网络计算复杂。虽

基于卷积神经网络的视觉泊车算法研究.caj

Convolution operator is the core of convolutional neural networks (CNNs) and occupies the most compu

利用深度卷积神经网络对图像进行分类 1_Alex_《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》2012

利用TensorFlow实现的深度卷积神经网络项目

为什么要对网络进行压缩和加速呢？最实际的原因在于当前存储条件和硬件的计算速度无法满足复杂网络的需求，当然也许十几年或更远的将来，这些都将不是问题，那么神经网络的压缩和加速是否仍有研究的必要呢？答案是肯