来个小例子讲述一下，过程。 apf 是0.9 ， af是0.1 为什么用0.9,用0.1 主要是因为1和0.在计算过程中，会有计算隐患（可能遇到0
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2023-06-14 20:19:53
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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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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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最终是想在zynq7000系类的fpga上实现yolo系类，以及其他轻量型网络，第一阶段主要是学习AXI总线相关的知识，并在fpga上实现，第二阶段主要是卷积神经网络的相关函数如何映射到fpga上去，第三阶段主要是写驱动应用程序，并上板调试。axi读写架构一.AXI总线协议规范：1.无论写操作和读操作，地址信息和控制信息将在数据传输之前进行信息传输 2.支持多种数据的传输 3.支持乱序传输 信息源
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2023-11-24 00:06:27
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目录：1. 简介2. 框架3. 资源分配（1）4. 资源分配（2）5. 数据量化（1）6. 数据量化（2）7. 数据读写8. 卷积模块9. 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
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2023-08-09 20:26:26
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一、引言1.1 轻量化神经网络的硬件部署需求神经网络模型不断革新发展，经历了从浅层神经网络到深度神经网络的重要变革。在追求更好精度的同时，深度神经网络模型层数和参数数量也在不断增加，从而对硬件的计算能力、内存带宽及数据存储等的要求也越来越高. 因此，计算能力强、可并行加速、数据吞吐高的高性能硬件平台对于模型训练和产业应用来说显得尤为重要。轻量级神经网络是在保证模型的精度下对神经网络结构进行压缩、量
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2023-07-18 12:57:37
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神经网络3，主要是一些用matlab自带函数来完成神经网络的例子。matlab自带的函数，都是经过优化，而且函数的实现过程是被封装好了点。性能也是非常的优良了。可是自己写出来的BP神经网络可能就不能达到那样的效果。要想在FPGA上实现，或者要知道内部的运行情况，还是要自己写才行。
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2023-07-31 17:07:26
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FPGA实现神经网络加速FPGA神经网络
1整体思路采用LeNet-5作为手写数字识别的神经网络，原因：LeNet网络结构比较简单。
1.1 LeNet结构enter description hereenter description hereLeNet共分为7层，分别是：C1，卷积层
S2，池化层
C3，卷积层
S4，池化层
C5，卷积层
F6，全连接层
OUTPUT，全连接层输入图片为尺寸32
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2023-06-08 23:47:42
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将深度神经网络算法部署到现实场景（基于FPGA），主要包含两部分的工作，一个是为场景找到合适的算法，训练出满足要求的模型；第2个是将模型定点化后部署在FPGA上运行，主要含以下步骤：准备工作：数据收集及TFrecord制作，数据预处理函数编写。 练习时从kaggle网站上获取带标注数据集；&
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2023-07-11 20:35:39
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1 总体概述为避免闭门造车，找一个不错的开源项目，学习在FPGA上实现CNN，为后续的开发奠定基础1.1 项目链接大佬的开源项目链接： CNN-FPGA 链接跳转界面如下： 大佬的该项目已经发表论文，而且开源工程结构清晰，同时附带了硬件文档，所以对于咱们初学者来说，这个项目很友好发表的论文：硬件文档：1.2 项目介绍用ZYNQ FPGA搭建LeNet-5卷积神经网络(CNN)，实现手写数字识别，数
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2023-10-15 09:51:55
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张量运算一、逐元素运算1.加法运算2.relu运算二、张量点积1.向量间的点积2.矩阵和向量间的点积3.矩阵间的点积三、张量变形四、广播1.加法运算2.maximum运算总结 一、逐元素运算**逐元素运算独立地应用于张量的每个元素。**为了更好地理解逐元素运算，下面给出relu运算和加法运算的逐元素实现，使用for循环。1.加法运算def naive_add(x,y):
assert l
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2023-12-12 16:38:57
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神经网络的FPGA实现：基础卷积操作(一) RGB三通道 Verilog HDL Xilinx VIVADO conv_pe.v文件在上述链接中`timescale 1ns / 1ps
module conv_layer#(
parameter CHANNEL_IN=3, //输入图像的通道R G B
parameter CHANNEL_OUT=1 //输出图像的通道
)(
input
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2023-10-15 13:30:50
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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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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写在最前面的闲话： 前面我们用了
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2023-10-12 13:19:17
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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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cnn-卷积神经网络在fpga上实现(一)CNN - 卷积神经网络在FPGA上的实现(一)卷积神经网络(CNN)已被证明在复杂的图像识别问题上非常有效。 本文将讨论如何使用Nallatech公司基于Altera OpenCL软件开发套件编程的FPGA加速产品来加速CNN卷积神经网络的计算。 可以通过调整计算精度来优化图像分类性能。 降低计算精度可使FPGA加速器每秒处理越来越多的图像。Caffe
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2023-11-13 11:44:27
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FPGA在卷积神经网络中的双倍算力应用——Supertile技术分析各类AI模型层出不穷，神经网络结构日益复杂，所需算力也越来越大，这使得神经网络的硬件加速成为近几年的热点研究，不论是工业界还是学术届，AI的硬件加速方案层出不穷，但主要分为FPGA和ASIC两类。 本文将介绍一种基于Xilinx FPGA平台中DSP单元的supertile技术，该技术可以将DSP的计算效率提升两倍。什么是Supe
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2023-11-20 09:05:57
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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这一节主要是软件层面的处理。之所
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2023-11-27 10:44:49
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第一个神经网络示例——使用 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class）。数据点叫作样本（sample）。某个样本对应的类叫作标签（label）。将手写数字的灰度图像（28 像素×28 像素）划分到 10 个类别 中（0~9）。使用 MNIST 数据集，这个数据集包含 60000 张训练图像和10000 张测试图像
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2023-10-17 20:43:21
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