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基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现

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基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第1章 绪论第10-13页
  1.1 本课题的研究目的及意义第10页
  1.2 国内外研究现状第10-11页
  1.3 本课题的主要工作第11-12页
  1.4 论文结构第12-13页
第2章 卷积神经网络第13-25页
  2.1 神经网络第13-15页
    2.1.1 神经元第13-14页
    2.1.2 神经网络第14-15页
  2.2 卷积神经网络第15-17页
  2.3 卷积神经网络的特性第17-25页
    2.3.1 稀疏连接第17-19页
    2.3.2 参数共享第19-20页
    2.3.3 等变表示第20-21页
    2.3.4 池化第21-25页
第3章 卷积神经网络算法第25-38页
  3.1 卷积神经网络的整体结构第25-27页
  3.2 卷积神经网络前向传播算法第27-33页
    3.2.1 输入层第27页
    3.2.2 卷积层C1第27-28页
    3.2.3 将采样层S1第28-29页
    3.2.4 卷积层C2第29-31页
    3.2.5 降采样层S2第31页
    3.2.6 单层感知机第31-33页
  3.3 卷积神经网络反向学习算法第33-37页
    3.3.1 全连接层的反向学习第33-35页
    3.3.2 降采样层S2的反向学习第35页
    3.3.3 卷积层C2的反向学习第35-36页
    3.3.4 降采样层S1的反向学习第36页
    3.3.5 卷积神经网络参数修改更新第36-37页
  3.4 卷积神经网络测试算法第37页
  3.5 卷积神经网络参数提取第37-38页
第4章 卷积神经网络FPGA实现第38-47页
  4.1 卷积神经网络的总体结构第38-39页
  4.2 卷积神经网络的分块实现第39-47页
    4.2.1 卷积模块convn第39-42页
    4.2.2 非线性函数sigmoid第42页
    4.2.3 降采样pooling第42-43页
    4.2.4 中间量存储单元ram_control第43-44页
    4.2.5 全连接层full_connect第44-45页
    4.2.6 判断层arbiter第45页
    4.2.7 参数存储rom_control第45-46页
    4.2.8 状态生成模块第46-47页
第5章 结果与分析第47-50页
  5.1 matlab算法正确率第47-48页
  5.2 FPGA实现的正确率第48-50页
总结与展望第50-51页
参考文献第51-53页
致谢第53页

本篇论文共53页,点击这进入下载页面
 
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