[16] R. Zhao, H.-C. Ng, W. Luk, and X. Niu. Towards efficient convolutional neural network for domain-specific applications on FPGA. arXiv preprint, 2018. [17] Yufei Ma, Yu Cao, Sarma Vrudhula, and Jae-sun Seo. An automatic RTL compiler for high-throughput FPGA implementation of d...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种常用的深度学习神经网络模型,其特点是可以对输入数据进行有效的卷积操作,并且具有良好的特征提取和分类能力。 相比于传统的全连接神经网络,在处理图像、语音等具有空间结构的数据时,卷积神经网络具有更好的效果。它通过卷积层、池化层、激活函数等组件构成,可以有效地...
由于神经网络具有并行计算的特点和功能,可以有效发掘算法本身的并行特性,提出高效的硬件电路结构,从而完成神经网络的硬件实现。 脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)是新一代的神经网络,在研究猫等哺乳动物的视觉神经元时,根据其脉冲同步发放的工作原理所提出的。目前,P CNN理论仍在发展中,由于其独特的...
FPGA全连接神经网络:FPGA在神经网络中的应用与实现随着人工智能技术的迅猛发展,神经网络已成为许多应用领域的核心算法。全连接神经网络(Fully Connected Neural Network)作为神经网络的一种基本形式,具有广泛的应用价值。然而,传统的神经网络实现方式通常占用大量的计算资源和存储空间。现场可编程门阵列(FPGA)技术的出现为解决...
Key words : convolutional neural network(CNN);FPGA;face recognition;sparsity 0 引言 随着近些年深度学习的迅速发展和广泛的应用,卷积神经网络(CNN)[1]已经成为检测和识别领域最好的方法,它可以自动地从数据集中学习提取特征,而且网络层数越多,提取的特征越有全局性。通过局部连接和权值共享可以提高模型的泛化能力,...
脉冲神经网络(SNN, Spiking Neural Network)的训练是一个复杂但充满挑战的过程,它模拟了生物神经元通过脉冲(或称为尖峰)进行信息传递的方式。以下是对脉冲神经网络训练过程的详细阐述。 2024-07-12 10:13:51 如何使用Keras框架搭建一个小型的神经网络多层感知器 本文介绍了如何使用Keras框架,搭建一个小型的神经网...
脉冲神经网络( Spiking neural network-SNN ) 是更接近自然神经网络的人工神经网络。除了神经元和突触状态之外,SNN 还将时间概念纳入其操作模型。这个想法是, SNN 中的神经元不会在每个传播周期传输信息(就像典型的多层感知器网络一样),而是仅在膜电位发生时才传输信息 - 与膜电荷相关的神经元的内在质量 - 达到特...
[2] N. Suda et al, “Throughput-optimized OpenCL-based FPGA accelerator for large-scale convolutional neural networks,” in Proc. ACM/SIGDA Int. [3] J. Qiu et al, “Going deeper with embedded FPGA platform for convolutional neural network,” in Proc. ACM/SIGDA Int. Symp. Field Program...
卷积神经网络( Convolution Neural Network) 卷积神经网络通常由 2 部分组成:卷积操作部分和全连接神经网络部分。卷积操作负责将数据进行抽象和综合,然后送入到全连接神经网络进行最后的计算。而卷积操作部分,则至少包含了 2 部分:卷积和池化。 卷积是一种特殊的线性操作,卷积层是一组平行的特征图(feature map),它通...
[1] V. Tiwari, N. Khare, Hardware implementation of neural network with Sigmoidal activation functions using CORDIC, Microprocss. Microsyst. 39 (2015) 373-381. [2] A. Armato, L. Fanucci, E.P. Scilingo, D. De Rossi, Low-error digital hardware implementation of artificial neuron activati...