卷积神经网络报告.ppt
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卷积神经网络报告.ppt
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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
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