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基于FPGA的卷积神经网络加速器

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基于FPGA的卷积神经网络加速器
论文目录
 
致谢第1-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-14页
  · 课题研究背景及意义第9页
  · 国内外研究现状第9-12页
    · 卷积神经网络应用第9-11页
    · 卷积神经网络实现方式第11-12页
  · 本文主要工作与内容安排第12-14页
第二章 卷积神经网络计算模型分析第14-34页
  · 卷积神经网络前向传播模型第14-17页
  · 卷积计算并行性分析第17-32页
    · 卷积计算并行性第18-19页
    · 卷积窗口内部并行实现分析第19-21页
    · 相同特征图卷积窗口间并行实现分析第21-25页
    · 不同输入特征图卷积窗口并行第25-27页
    · 输出特征图并行第27-29页
    · 并行性组合第29-32页
  · 激活函数实现分析第32-33页
  · 本章小结第33-34页
第三章 基于FPGA的加速器设计第34-48页
  · 整体框架第34页
  · 通用的卷积运算单元第34-45页
    · 基本结构第35-36页
    · 基本运算实现过程第36-37页
    · 缓存结构第37-40页
    · 并行度提升第40-43页
    · 全连接层优化第43-45页
  · 激活函数第45页
  · CNN计算单元完整流水线第45-46页
  · 本章小结第46-48页
第四章 实验与结果分析第48-53页
  · 实验应用及网络结构第48-49页
    · MNIST手写数字数据库第48页
    · 手写数字字符识别网络第48-49页
  · 实验平台与实验环境第49页
  · 实验实现结构第49-51页
  · 实验结果分析第51-52页
  · 本章小结第52-53页
第五章 结论第53-54页
参考文献第54-57页
攻读学位期间发表的论文第57页

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