fpga开发 cnn 人工智能神经网络深度学习

CNN-卷积神经网络在FPGA上的实现（一） fpga开发.pdf

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CNN-卷积神经网络在FPGA上的实现（一） fpga开发.pdf

【FPGA教程案例56】深度学习案例3——基于FPGA的CNN卷积神经网络之池化层verilog实现

标签： cnn 人工智能 FPGA教程

通常在卷积层之后会得到维度很大的特征，将特征切成几个区域，取其最大值或平均值，得到新的、维度较小的特征。目的是为了减少特征图。...，我们对CNN的基本原理有了初步认识。按照课程1相似的操作方式。

基于FPGA的CNN自适应映射技术.zip

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基于FPGA的CNN自适应映射技术基于FPGA的CNN自适应映射技术基于FPGA的CNN自适应映射技术基于FPGA的CNN自适应映射技术基于FPGA的CNN自适应映射技术 ...

CNN的硬件实现，由Verilog编写并在FPGA上合成 fpga verilog cnn rtl lenet Cop语言

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CNN（卷积神经网络）硬件实现该项目是实现硬件 CNN 结构的尝试。代码由 Verilog/SystemVerilog 编写，并使用 Vivado 在 Xilinx FPGA 上综合。代码只是功能实验，没有完全优化。仅实现了 4 个基本模块： conv...

verilog实现卷积神经网络CNN，包括卷积层，Relu激活层，FC全连接层，pool池化层

标签： cnn fpga开发人工智能神经网络深度学习

verilog实现卷积神经网络CNN，包括卷积层，Relu激活层，FC全连接层，pool池化层，输入图片需要满足28*28

【超详细教程(附源码)】用FPGA加速卷积神经网络CNN运算

标签： FPGA 卷积神经网络 CNN

【超详细教程(附源码)】用FPGA加速卷积神经网络CNN运算原创教程，转载请联系作者并注明出处：https://github.com/WalkerLau 源码地址：https://github.com/WalkerLau/Accelerating-CNN-with-FPGA 最近发现很多小...

基于FPGA的一维卷积神经网络算法实现（1D-CNN、BNN的FPGA加速实现）

标签： BNN CNN FPGA神经网络算法

本文介绍一种基于FPGA的1维卷积神经网络算法加速实现的方案，其中为了进一步提升运算速度，除了第一层卷积采用的是普通卷积运算（CONV），其余卷积层和池化层采用的是二值化运算，即二值化的卷积与池化。运算过程...

基于FPGA的HLS CNN加速器

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一个HLS设计的卷积神经网络加速器，并在zynq7020开发板上部署成功

纯verilog实现CNN卷积网络,包括卷积层，池化层，全连接FC层,vivado2019.2开发，含testbench

标签： cnn 人工智能神经网络深度学习 FPGA

纯verilog实现CNN卷积网络,包括卷积层，池化层，全连接FC层,vivado2019.2开发，含testbench

FPGA实现深度学习系列之卷积神经网络算法描述

标签：神经网络卷积 FPGA

1，FPGA作为部署终端，只执行前向传导任务。并不执行反向传导。 2，前向传导，只有乘法和加法。z(2)=w(2)a(1)+b(2)z(2)=w(2)a(1)+b(2) 。 3，最常用的层有卷积层，全连接层，激活函数，正则化等。目前来说卷积层...

基于verilog的CNN卷积神经网络实现，平台ISE，提供coe格式的权值参数。平台为ISE14.7

标签： cnn fpga开发人工智能神经网络深度学习

基于verilog的CNN卷积神经网络实现，平台ISE，提供coe格式的权值参数。包括3个层，每一个层都有卷积层，池化层，激活层。需要设置rom核来调用coe文件。平台为ISE14.7

主流深度学习框架及神经网络模型汇总

标签：深度学习神经网络人工智能

用大白话说就是是一个中间件，比如你PyTorch的模型想转换别的，就得通过ONNX，现在有的框架可以直接转，但是在没有专门支持的时候，ONNX就非常重要了，万物先转ONNX，ONNX再转万物。NCNN的速度是超过TFLite的，但是...

基于MATLAB深度学习工具箱的CNN卷积神经网络训练和测试

标签：深度学习 cnn 人工智能

深度学习工具箱的核心是神经网络模型的搭建和训练。用户可以通过编写MATLAB代码，定义网络结构、损失函数、优化器等参数，进行网络训练和测试。同时，工具箱也提供了许多预训练的模型和数据集，方便用户学习和实践。

基于FPGA的CNN卷积神经网络的测试和仿真

标签： fpga开发 cnn 人工智能

在这里，我们假设已经完成了CNN的硬件设计，并且生成了相应的比特流文件（bitstream），可以直接加载到FPGA中进行测试。testbench是一个模拟环境，用于生成输入数据，并将其输入到CNN中，然后验证CNN的输出是否符合...

基于CNN卷积神经网络的minst数据库手写字识别

标签： cnn 深度学习人工智能

卷积神经网络仿造生物的视知觉（visual perception）机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化（grid-like topology）...

[人工智能-深度学习-50]：循环神经网络 - 主要的应用场景

标签：深度学习神经网络人工智能

第1章循环神经网络CNN在神经网络应用中的位置第2章循环神经网络CNN的应用场景后记：第1章循环神经网络CNN在神经网络应用中的位置循环神经网络与卷积神经网络类似，是有神经元组合而成的神经网络。 ...

IDL神经网络与深度学习导论+神经网络与深度学习基础

标签：深度学习神经网络人工智能

常见的深度学习框架包括：TensorFlow、PyTorch、Caffe、MxNet、Keras、PaddlePaddle一般地，人工神经网络中的激活函数都选用非线性函数。原因如下：人工神经网络主要由大量的神经元以及它们之间的有向连接构成。人工...

【手势识别】基于深度学习卷积神经网络CNN实现0-9的手势识别含识别率附Matlab代码

标签：深度学习 cnn matlab

卷积神经网络 (CNN) 是深度学习中的一种常见模型，它在图像识别领域取得了很好的效果。在本文中，我们将介绍如何使用深度学习卷积神经网络来实现 0-9 的手势识别。我们将使用 MNIST 数据集来训练我们的模型，并评估...

如何从零开始将神经网络移植到FPGA(ZYNQ7020)加速

标签：神经网络 fpga 嵌入式

深度神经网络应该是最简单的一种网络结构了，相比CNN没有卷积相关的参数，仅仅只有几层网络结构，深度神经网络就不多说了，DNN，之所以不多说的原因就是这个东西应该很容易理解，毕竟不是很难的算法，现在前沿的算法...

FPGA 实现 LeNet-5 卷积神经网络数字识别，提供4套工程源码和技术支持

标签： fpga开发 cnn 人工智能

FPGA 实现 LeNet-5 卷积神经网络实现数字识别，提供工程源码和技术支持本文使用Xilinx的Kirtex Zynq7000系列的Zynq7020--xc7z020clg400-2型号FPGA 实现LeNet-5 卷积神经网络实现数字识别实验；基于Zynq7020的异构...

优秀的 Verilog/FPGA开源项目介绍（二十一）- 卷积神经网络（CNN）

标签：神经网络大数据 python

介绍在深度学习中，卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一类人工神经网络（ANN），最常用于分析视觉图像。CNN 也称为移位不变或空间不变人工神经网络(Shift Invariant or Space Invariant Artificial Neural Networks ,...

复现-基于FPGA的CNN的实现

标签： cnn 人工智能神经网络

基于FPGA的CNN复现

基于FPGA的卷积神经网络（CNN）数据量化实现

标签： fpga开发 cnn 人工智能

我们使用Python和HLS工具开发了CNN模型，并将其编译为HDL代码，然后加载到FPGA上进行综合和实现。通过使用FPGA实现数据量化的CNN模型，我们可以在资源有限的设备上获得高性能和低功耗的图像识别和计算机视觉应用。...

基于FPGA的CNN加速项目案例解析

标签： fpga开发 cnn 人工智能

来源：网络素材人工智能（AI）长期以来一直是科幻作家和学者的主题。将人脑的复杂性复制到计算机中的挑战催生了新一代的科学家、数学家和计算机算法开发人员。持续的研究现在已经让位于人工智能的使用，通常被称为...

神经网络实战网盘资源,神经网络实战项目

标签：神经网络人工智能深度学习

一些基本常识和原理[什么叫神经网络?]人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；...

视频教程-卷积神经网络CNN-深度学习

卷积神经网络CNN 乐川科技有限公司CEO，人工智能培训讲师，专业从事机器学...

FPGA人工智能网络模型设计简介

标签： fpga开发人工智能网络

随着深度学习算法的发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）等模型在计算机视觉、自然语言处理等领域得到广泛应用。FPGA（Field-Programmable ...

TF2:基于FPGA的开源深度学习推理引擎

标签： fpga deep-learning opencl inference cnn dnn quantization model-pruning model-compression Python

无需任何代码级FPGA开发工作，就可以将经过预训练的深度学习模型编译到FPGA中，这对于FPGA上的AI推理应用而言可以是一种敏捷的解决方案。有关我们的论文，请参见链接：基于FPGA上模型压缩的深度学习推理加速器 TF...

人工智能、深度学习、机器学习常见面试题56~70

标签：人工智能机器学习面试题人工智能面试

生成对抗网络的一个简单解释如下：假设有两个模型，一个是生成模型（Generative Model，下文简写G），一个是判别模型（Discriminative Model，下文简写D），判别模型（D）的任务就是判断一个实例是真实的还是由模型...

AI赋能FPGA——基于2023年海云捷讯杯

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基于第七届集创赛海云捷讯杯，我整理了一篇超级详细的AI+FPGA食用指南！全网仅此一篇！