[发明专利]基于FPGA的二值化卷积神经网络算法的IP核有效
| 申请号： | 202110599962.3 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113344179B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 冯佳玮;石晴文 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 黑龙江立超同创知识产权代理有限责任公司 23217 | 代理人： | 杨立超 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于FPGA的二值化卷积神经网络算法的IP核，属于数字电路设计领域，包括：数据输入缓存模块、权重缓存模块、卷积控制模块、池化控制模块、二值化模块、全连接层控制模块和全局控制模块。所述全局控制模块控制其他各个模块运行，包括以下步骤：1)存储图像数据、二值化网络权重和偏置系数；2)输入并缓存图像数据；3)对图像数据进行二值化压缩；4)进行卷积运算；5)池化过程；6)进行累加和计算，输出最终结果。本发明对二值化卷积神经网络在FPGA上进行快速部署并进行加速，提供一种可快速在不同FPGA平台上部署二值化卷积神经网络的IP核，可在低资源占用的情况下部署指定规模的算法并完成计算。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 fpga 二值化 卷积 神经网络 算法 ip | ||
【主权项】：
暂无信息
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