一种移动卷积神经网络的FPGA实现

李炳辰; 黄鲁

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一种移动卷积神经网络的FPGA实现

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卷积神经网络是深度学习的一种重要模型,广泛应用于图像处理等领域.常用的神经网络模型因结构复杂,参数众多,不适于放在移动端运行.本文基于模块化和硬件复用的思想,给出了一种基于FPGA的手写数字字符识别网络的硬件实现,基于MobileNet的原理改进结构,在实现了算法硬件加速的同时,有效地降低了网络的参数数量和整体运算量.基于MNIST数据集的实验结果表明,对比传统结构的神经网络,改进结构的参数量减少了23.26%,计算量减少了31.32%,在保持速度不变的前提下,用更少的资源和更低的功耗实现了整个网络.

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来源
《微电子学与计算机》 |2019年第9期|7-11|共5页
作者
李炳辰; 黄鲁;
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作者单位

中国科学技术大学微电子学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP183TP183;
关键词
FPGA; 卷积神经网络; 硬件加速; MobileNet; 移动端;

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