基于FPGA的卷积神经网络设计研究

作者：张钊

来源：电子制作, 2020, (16): 8-10.

DOI：10.16589/j.cnki.cn11-3571/tn.2020.16.003

• 现场可编程逻辑门阵列(FPGA)
• MINIST
• 卷积神经网络(CNN)

由于传统的卷积神经网络都基于浮点运算,需要GPU等专门的浮点运算器件处理,不具便携性。于是本文提出了一种基于FPGA的int16型卷积神经网络设计,能够在FPGA的配合运算下对MINIST数据具有较好的分类识别效果,并且可以发挥FPGA的并行运算优势,提升网络的实时性。

• 单位
  南京信息工程大学