FPGA实现BP神经网络正向传播过程本篇文章不是用FPGA去加速神经网络的训练过程，个人以为训练过程在GPU上进行已经可以达到一个比较理想的速度了，但是把训练完成的模型嵌入到FPGA里还是有不少工作可以做的。这里就一个简单的两输入六个输出的三层BP神经网络训练好的模型为例，将训练完成的模型用FPGA实现。整个过程主要有三个问题：①神经网络中大量乘法器消耗FPGA资源的问题；②神经网络中的权值参数为
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2023-08-12 12:35:54
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解决方案的构成：一、数据导入1、torchvision提供的数据集2、torchvision中的通用数据集ImageFolder来完成加载。3、本地数据二、构建网络模型三、损失函数和优化器四、开始训练模型五、对训练的模型预测结果进行评估 一、数据导入1、torchvision提供的数据集2、torchvision中的通用数据集ImageFolder来完成加载。数据满足下列形式root/ants/
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2023-08-09 20:26:50
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前面讲解了C程序的基本情况，下面就是重中之重 —— 数据如何使用。也就是群中分享的文件。首先看两个文件夹 dat_save_img5 ---> 此文件夹中采用MNIST数据集里第五张图的数据。方便在matlab中导入。 dat_save_img5_fpg
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2023-12-16 20:52:48
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目录：简介框架资源分配（1）资源分配（2）数据量化（1）数据量化（2）数据读写卷积模块池化、全连接与输出我发现点下面的链接会跳到一个不知道是谁的下面需要下载，这个很迷惑，麻烦自行复制下面的链接。 Github：https://github.com/MasLiang/CNN-On-FPGA 那个不知道是谁的链接： 没有下载不让举报，有办法的朋友麻烦举报一下上一节我们介绍了如何对一个离线模
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2023-11-13 11:47:55
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网上有很多关于tensorflow lite在安卓端部署的教程，但是大多只讲如何把训练好的模型部署到安卓端，不讲如何训练，而实际上在部署的时候，需要知道训练模型时预处理的细节，这就导致了自己训练的模型在部署到安卓端的时候出现各种问题。因此，本文会记录从PC端训练、导出到安卓端部署的各种细节。欢迎大家讨论、指教。PC端系统：Ubuntu14tensorflow版本：tensroflow1.14安卓版
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2024-01-09 22:50:10
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1、神经网络结构上次分享了tensorflow的基础知识，今天我们就通过实现一个简单的神经网络来将知识点串联起来，目标是用神经网络来预测 一个分类问题：在输入x1（零件长度）和x2（零件质量）的情况下预测零件是否合格（y=0或1）。 网络的结构很简单，输入层两个神经元，隐层6个神经元，输出层1个神经元。2、实现步骤详解（1）定义网络结构首先我们来定义网络的一层，输入的参数是该层输入，定义神经网络前
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2023-11-09 12:35:38
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现在我们来毕竟方案3和4。
首先他们的共同点是卷积核内部分并行，因此我们从这里开始分析，明确卷积核内部如何部分并行。
首先来看卷积的计算公式：
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2023-07-31 17:09:14
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神经网络神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络，他的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做出的交互反应在深度学习中也借鉴了这样的结构，每一个神经元接受输入x，通过带权重w的连接进行传递，将总输入的信号与神经元的阈值进行比较，最后通过激活函数处理确定是否激活，并将激活后的计算结果y输出；训练即训练权重w神经网络表示将神经元拼接，两层神经元，即输入层+输出层（M-P)构成感知机。而
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2023-09-26 05:42:40
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FPGA实现BP神经网络一.激活函数1.利用平滑插值法对神经网络的激励函数进行实现下面将介绍BP神经网络常用的激活函数。1.1 简单线性函数神经元功能函数 f 连续取值，输入 x 由连接矩阵 W 加权产生输出，如图：1.2 Sigmid函数神经元的输出限制在[-1 :+1]之间的连续非减函数，此时称为双极性Sigmoid函数；同理，当此函数最小值向上平移1个单位长度后，神经元的输出限制在[0 :+
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2023-10-15 17:12:17
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MobileNet V2介绍MobileNetV2是在V1基础之上的改进。V1主要思想就是深度可分离卷积。而V2则在V1的基础上，引入了Linear Bottleneck 和 Inverted Residuals。下图是MobileNet V2中的一个基本模块 可以看到，该模块由三个卷积组成，第一第三个卷积是标准的1x1卷积，起到升维和降维的作用，而中间的是一个depthwise卷积，每一个卷积层
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2023-12-21 09:57:49
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目录：简介框架资源分配（1）资源分配（2）数据量化（1）数据量化（2）数据读写卷积模块池化、全连接与输出我发现点下面的链接会跳到一个不知道是谁的CSDN下面需要付费下载，这个很迷惑，麻烦自行复制下面的链接。 Github：https://github.com/MasLiang/CNN-On-FPGA 那个不知道是谁的链接： 没有下载不让举报，有办法的朋友麻烦举报一下池化模块应该是最简单的一个模块了
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2023-10-12 12:59:47
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论文标题：Hardware design and implementation of a novel ANN-based shaotic generator in FPGA 论文来源：sci-hub &nbs
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2023-11-06 13:24:28
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一、RGMII特点 RGMII采用双沿传输（DDR接口），在CLK的上升沿和下降沿都各传输一次数据，同时，TX_ER 和RX_ER 信号编码进了TX_CTL 和RX_CTL 信号中，不再使用独立的信号线。这两个信号传输也是通过上升和下降沿来区分的。二、RGMII 与 GMII 转换电路设计RGMII的设计逻辑只需要在GMII逻辑的基础上增加单沿八位变双沿四位（双沿四位变单沿八位）的逻辑。由于数据和
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2023-07-26 13:25:58
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文章目录前言SGD(随机梯度下降法）MomentumAdaGradRMSpropAdamMNIST手写数据集四种方法对比总结参考 前言神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（optimization）。遗憾的是，神经网络的最优化问题非常难。这是因为参数空间非常复杂，无法轻易找到最优解（无法使用那种通过解数学式一下子就求得最小值
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2023-12-06 23:57:38
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编辑丨阿chai带你学AI今天给大家介绍一下FPGA上部署深度学习的算法模型的方法以及平台。希望通过介绍，算法工程师在FPGA的落地上能“稍微”缓和一些，小白不再那么迷茫。阿chai最近在肝一个开源的项目，等忙完了会给大家出几期FPGA上从零部署的教程，包括一些底层的开发、模型的量化推理等等，因为涉及的东西太多了，所以得分开写。FPGA与“迷宫”深度学习这里就不多介绍了，我们接下来介绍一下FPGA
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2024-05-06 20:05:19
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前面讲解了C程序的基本情况，下面就是重中之重 —— 数据如何使用。也就是群中分享的文件。首先看两个文件夹 dat_save_img5 ---> 此文件夹中采用MNIST数据集里第五张图的数据。方便在matlab中导入。 &
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2024-04-21 21:07:16
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关注、星标公众号，直达精彩内容来源：网路素材对于新手学习FPGA设计，要从基础开始做，基础牢，才有成为高手的可能。对于初学者，有以下几步是必须要走的。第一步学习了解FPGA结构，FPGA到底是什么东西，芯片里面有什么，不要开始就拿个开发板照着别人的东西去编程。很多开发板的程序写的很烂，笔者也做过一段时间的开发板设计。笔者觉得很大程度上，开发板在误人子弟。不过原厂提供的正品开发板，代码很优秀的，
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2023-09-08 17:30:23
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上一遍写到了，公式，或者是一下关于BP神经网络的内容的语言描述。下面就要开始，进行深度点的分析。 &
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2023-07-27 12:41:20
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目录：简介框架资源分配（1）资源分配（2）数据量化（1）数据量化（2）数据读写卷积模块池化、全连接与输出事先声明，仅用于记录和讨论，有任何问题欢迎批评指正，只是觉得菜的大佬们请绕路，就不用在这里说大实话了，因为本身就是一个粗糙的demo。ISE的v文件在github，由于大家想要vivado工程，我就做了一个，有点大，传到了百度网盘。 提起把项目代码讲解一下的念头主要是源于最近一个同学开始转行做这
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2023-09-12 22:17:24
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由腾讯云基础产品中心、腾讯架构平台部组成的腾讯云FPGA联合团队，在这里介绍国内首款FPGA云服务器的工程实现深度学习算法（AlexNet），讨论深度学习算法FPGA硬件加速平台的架构。背景是这样的：在1 月 20 日，腾讯云推出国内首款高性能异构计算基础设施——FPGA 云服务器，将以云服务方式将大型公司才能长期支付使用的 FPGA 普及到更多企业，企业只需支付相当于通用CPU约40%的费用，性
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2024-08-21 11:34:59
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