卷积神经网络的FPGA并行结构研究  

作　　者：杨薇[1] 

机构地区：[1]天津中德职业技术学院信息与通信学院,天津300350

出　　处：《数字技术与应用》2015年第12期51-51,共1页Digital Technology & Application

摘　　要：卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种人工神经网络,是典型的多阶段全局可训练的模型,在模式识别,目标跟踪等方面具有很重要的应用价值。现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)作为高速、高密度可编程逻辑资源得到了快速的发展,可以通过将算法映射到FPGA上的并行硬件,完成加速功能。本文尝试使用FPGA的计算模式,以并行化的方式实现卷积神经网络,加速其运行过程。

关 键 词：卷积神经网络 现场可编程门阵列 并行结构 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]