基于FPGA的卷积神经网络系统的设计与实现

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基于FPGA的卷积神经网络系统的设计与实现

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基于FPGA的卷积神经网络系统的设计与实现

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章绪论	第9-16页
1.1 课题背景与研究意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-14页
1.2.1 卷积神经网络	第10-11页
1.2.2 FPGA动态可重构技术	第11-14页
1.3 论文研究内容和组织结构	第14-16页
第2章卷积神经网络的结构分析	第16-26页
2.1 卷积神经网络	第16-19页
2.1.1 卷积神经网络的计算模型	第16-18页
2.1.2 卷积神经网络的网络结构	第18页
2.1.3 激活函数	第18-19页
2.2 卷积神经网络的可重构性分析	第19-23页
2.2.1 可重构性分析	第19-21页
2.2.2 问题分析与解决方案	第21-23页
2.3 卷积神经网络的并行性分析	第23-25页
2.3.1 并行性分析	第23-25页
2.3.2 本文选择的并行性	第25页
2.4 本章小结	第25-26页
第3章 CNN可重构系统整体设计	第26-40页
3.1 MYNET算法	第26-28页
3.1.1 算法策略	第26-27页
3.1.2 算法的网络结构	第27-28页
3.2 系统的可重构模块划分	第28-29页
3.3 系统的可重构配置方案	第29-34页
3.3.1 FPGA的配置模式	第30-32页
3.3.2 系统的可重构方法	第32-33页
3.3.3 系统的可重构设计流程	第33-34页
3.4 计算单元设计	第34-38页
3.4.1 卷积计算子模块的设计	第34-37页
3.4.2 子采样计算子模块的设计	第37-38页
3.5 时序控制策略	第38-39页
3.6 本章小结	第39-40页
第4章 CNN基于FPGA的动态可重构系统的实现	第40-52页
4.1 系统的实验环境	第40-41页
4.1.1 硬件平台	第40-41页
4.1.2 软件开发工具	第41页
4.2 数据预处理模块的实现	第41-43页
4.3 系统的数据结构	第43页
4.4 卷积模块的实现	第43-46页
4.5 子采样模块的实现	第46-47页
4.6 输出模块的实现	第47-49页
4.7 系统实现	第49-51页
4.8 本章小结	第51-52页
第5章系统测试与验证	第52-59页
5.1 MYNET算法性能测试	第52-53页
5.2 系统子模块功能能测试	第53-56页
5.2.1 卷积子模块测试	第53-54页
5.2.2 子采样子模块测试	第54-55页
5.2.3 输出子模块测试	第55-56页
5.3 系统功能测试	第56-58页
5.3.1 系统时序控制测试	第56-57页
5.3.2 系统整体功能测试	第57-58页
5.4 本章小结	第58-59页
结论	第59-61页
参考文献	第61-65页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第65-67页
致谢	第67-68页
简历	第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。

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