本文设计了一种深度学习中的CNN硬件系统,通过FPGA实现了整个CNN网络结构,充分利用了FPGA的硬件电路并行特性和流水线技术,对整个卷积层进行了并行运算优化,使得整个系统能够在1个时钟周期内同时处理所有卷积层中295次卷积运算,从而使得整个网络训练用时相较于通用CPU平台提升了8.7倍,减少了网络训练的所需用时,并且设计了...
深度学习中的卷积神经网络系统设计及硬件实现 深度学习是领域中一种重要的机器学习技术,而卷积神经网络 (Convolutional Neural Network,CNN)则是深度学习中最为常见 的一种网络结构。本文主要探讨了深度学习中的卷积神经网络系统设 计及硬件实现。 一、卷积神经网络系统设计 卷积神经网络是一种深度前馈神经网络,其特点是...
随着深度学习的广泛应用与发展[1-2],卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)被使用的场景越来越多,特别是在图像识别场景中获得了突破性的发展。CNN拥有多层的神经网络结构,其自身拥有较强的容错、学习和并行处理能力[3],是一种拥有多层感知器,局部连接和权值共享的网络结构[4],从而降低了网络模型的复杂性和...
随着深度学习的广泛应用与发展[1-2],卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)被使用的场景越来越多,特别是在图像识别场景中获得了突破性的发展。CNN拥有多层的神经网络结构,其自身拥有较强的容错、学习和并行处理能力[3],是一种拥有多层感知器,局部连接和权值共享的网络结构[4],从而降低了网络模型的复杂性和...
针对目前深度学习中的卷积神经网络(CNN)在CPU平台下训练速度慢、耗时长的问题,采用现场可编程门阵列(FPGA)硬件平台设计并实现了一种深度卷积神经网络系统。该系统采用修正线性单元(ReLU)作为特征输出的激活函数并使用Softmax函数作为输出分类器。利用流...
随着深度学习的广泛应用与发展[1-2],卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)被使用的场景越来越多,特别是在图像识别场景中获得了突破性的发展。CNN拥有多层的神经网络结构,其自身拥有较强的容错、学习和并行处理能力[3],是一种拥有多层感知器,局部连接和权值共享的网络结构[4],从而降低了网络模型的复杂性和...
卷积神经网络FPGA并行处理针对目前深度学习中的卷积神经网络(CNN)在CPU平台下训练速度慢,耗时长的问题,采用现场可编程门阵列(FPGA)硬件平台设计并实现了一种深度卷积神经网络系统.该系统采用修正线性单元(Re LU)作为特征输出的激活函数并使用Softmax函数作为输出分类器.利用流水线技术并针对每一层的特征运算进行了并行...
深度学习中的卷积神经网络系统设计及硬件实现* 王昆,周骅 【摘要】针对目前深度学习中的卷积神经网络(CNN)在 CPU 平台下训练速 度慢、耗时长的问题,采用现场可编程门阵列(FPGA)硬件平台设计并实现了 一种深度卷积神经网络系统。该系统采用修正线性单元(ReLU)作为特征输出 的激活函数并使用 Softmax 函数作为输出分类...