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卷积神经网络的卷积加速研究及FPGA验证的开题报告
一、研究背景及意义
近年来，随着深度学习的发展，卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)已被广泛应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。在卷积神经网络中，卷积操作是其中最重要的计算操作，占据网络中大部分的计算量与时间。为了提高计算速度和能耗效率，卷积操作要被尽可能地优化。
为此，学者们提出了一系列的加速方法，包括参数共享、稀疏卷积、深度可分离卷积等。而针对硬件加速方面，常用的方法是利用FPGA实现硬件加速器，以提高计算速度和能耗效率。
因此，本文旨在研究卷积神经网络中的卷积加速方法，并且通过FPGA硬件加速器的实现进行验证，以期提高卷积神经网络在实际应用中的速度和效率。
二、研究内容
本文计划针对卷积神经网络中卷积操作的加速方法进行研究，具体内容包括：
1.参数共享的研究。针对卷积神经网络中参数较多的问题，参数共享可以大幅度减少计算量。
2.稀疏卷积的研究。稀疏卷积通过对待卷积的数据进行稀疏化，来保证卷积计算的稳定性，也可以大幅度减少计算量。
3.深度可分离卷积的研究。深度可分离卷积将传统的卷积操作拆解成深度卷积和逐点卷积两部分，极大地减少了计算复杂度。
4.FPGA加速器的设计与实现。根据上述加速方法，设计硬件加速器，通过FPGA的实现验证加速效果，得出加速比和能耗效率。
三、研究方法
本文采用实验和分析相结合的方法，具体流程如下：
1.首先，选取一批常用的卷积神经网络模型，例如AlexNet、VGG、ResNet等，并对这些模型进行分析，确定计算量大的部分，即卷积操作，作为加速的重点。
2.接下来，针对卷积操作，采用参数共享、稀疏卷积、深度可分离卷积等方法进行加速，并记录加速效果。
3.最后，基于FPGA平台设计和实现硬件加速器，验证加速效果，并得出加速比和能耗效率。
四、研究成果及预期效果
通过本文的研究，预期能够得到以下成果：
1.对卷积神经网络的卷积操作进行加速优化的研究和实践，探究不同方法的加速效果及优劣；
2.FPGA加速器的设计和实现，可以提高卷积操作的计算速度和能耗效率；
3.从实践角度分析加速优化方法的优劣，得出加速比和能耗效率的结果，为卷积神经网络向实际应用转化提供支持和依据。
五、研究展望
本文研究的加速方法只是卷积神经网络中的一部分，未来还可以探究更多的加速方法，如快速傅里叶变换(FFT)、Winograd卷积等。此外，也可以进一步研究其他神经网络模型，如循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等的硬件加速，以期更好地推进深度学习的技术应用和发展。
六、总结
本文旨在针对卷积神经网络中卷积操作的加速方法进行研究，通过FPGA实现硬件加速器的实验验证，以期提高深度学习中的计算速度和效率。研究内容包括参数共享、稀疏卷积、深度可分离卷积的研究以及FPGA加速器的设计和实现。研究结果可以为卷积神经网络在实际应用中提供支持和依据。