卷积神经网络的二值化研究及其FPGA实验

来源 :北京邮电大学 | 被引量 : 7次 | 上传用户：joinroot

【摘要】

：

近年来,随着卷积神经网络的不断发展,网络的深度不断增加,对硬件设备的计算能力和存储空间提出了越来越高的要求。降低卷积神经网络的资源消耗对深度学习在嵌入式平台上的部署具有重要意义。二值化神经网络可以有效提高硬件设备的计算效率,既可以加速硬件计算,也可以降低内存开销,为深度学习在嵌入式设备上的部署提供了一种新的方法。FPGA芯片内有着丰富的逻辑与计算单元,它高性能,低功耗优点使其非常适合作为嵌入式端的

【作者】

：

白一帆

【出处】

：

北京邮电大学

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

：

卷积神经网络二值化神经网络 FPGA 并行架构图像识别

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