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基于HLS的FPGA卷积神经网络加速器的创新设计与性能优化.docx

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一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代,人工智能技术飞速发展,其中卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)作为深度学习的重要分支,在众多领域展现出了强大的应用潜力。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组件,能够自动提取数据的特征,实现对图像、视频、语音等多种类型数据的高效处理。在图像识别领域,CNN可以准确地对各类图像进行分类,如在MNIST手写数字识别任务中,CNN能够达到极高的准确率,为文档处理、邮政分拣等实际应用提供了有力支持;在目标检测方面,基于CNN的算法如FasterR-CNN、YOLO等,能够快速准确地识别

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