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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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对于 Batch Normalization 的知识最原始的出处来源于《Batch Normalization:Accelerating Deep Network Trainning by Reducing Internal Covariate Shift》这篇论文。文章开始前，先讲一下 Batch Normalization 有什么好处。加速神经网络的训练过程。减少对 Dropout 的依赖可以
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2023-11-13 17:11:46
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专注于终端人工智能解决方案的新创公司耐能(Kneron)今日宣布，完成由李嘉诚旗下维港投资领投的1800万美元A1轮融资。维港投资一直参与具创新力和颠覆性的全球科技项目之早期投资，包括DeepMind、Siri、Improbable、VIV、Skype、Facebook和Zoom等。Kneron的核心技术，是研发出一种高效率、低耗电的神经网络芯片（Neural Processing Unit，NP
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2023-12-08 08:53:14
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很早之前就想写这个，自己研究了很久。
本人多年从事图像相关的FPGA工作，近几年接触了CNN，就想着在FPGA中实现CNN的加速，爱好使然。
要实现对CNN的加速，就必须了解CNN是怎么计算的。
考虑在FPGA中实现深度学习算法，需要matlab上用自己的写的代码实现算法的每一步。1.编译matcaffe,编译matcaffe会遇到很多坑， 将caffemodel导入到matlab中；2.将训练
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2023-12-21 09:59:20
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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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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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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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