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基于FPGA的卷积神经网络加速优化方法: 收藏
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引用; 《计算机仿真》2022年第7期39卷 371-374,450页; 作者：林朋雨郭杰西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室陕西西安710071 西安电子科技大学通信工程学院陕西西安710071; 利用当前方法对卷积神经网络进行加速优化处理时,没有分析卷积神经网络前向传播结构,导致卷积神经网络的资源浪费严重以及计算量过大,存在资源消耗率高和网络计算量大的问题,提出基于FPGA的卷积神经网络加速优化方法。构建卷积神经网络...; 利用当前方法对卷积神经网络进行加速优化处理时,没有分析卷积神经网络前向传播结构,导致卷积神经网络的资源浪费严重以及计算量过大,存在资源消耗率高和网络计算量大的问题,提出基于FPGA的卷积神经网络加速优化方法。构建卷积神经网络前向传播模型,分析了传播结构中卷积层、池化层、激活函数和填充的特点。根据分析结果利用FPGA构建加速器,通过卷积层并行加速可行性分析、基本模块设计、通道并行卷积层加速设计实现卷积神经网络的加速优化,利用流水线方法对卷积窗口进行操作,通过全并行乘法-加法树模块减少卷积神经网络的计算量。实验结果表明,所提方法的资源消耗率低、网络计算量小。; 来源：详细信息评论

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