【摘 要】
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近年来,卷积神经网络(CNN)在机器视觉等方面取得了巨大成功。为提升嵌入式设备上运行CNN的速度和能效,本文针对LeNet-5网络模型,先对该网络模型进行感知量化训练,特征图和权重量化为8位整型数据。然后设计一种卷积神经网络加速器系统,该片上系统(SoC)采用Cortex-M3为处理器,所提出的系统处理一张MNIST图像所需时间5.3ms,精度达到98.2%。
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近年来,卷积神经网络(CNN)在机器视觉等方面取得了巨大成功。为提升嵌入式设备上运行CNN的速度和能效,本文针对LeNet-5网络模型,先对该网络模型进行感知量化训练,特征图和权重量化为8位整型数据。然后设计一种卷积神经网络加速器系统,该片上系统(SoC)采用Cortex-M3为处理器,所提出的系统处理一张MNIST图像所需时间5.3ms,精度达到98.2%。
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