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基于FPGA的三值残差神经网络硬件加速器：设计、实现与优化
一、引言
1.1研究背景与意义
随着信息技术的飞速发展，深度学习在众多领域取得了巨大的成功，如计算机视觉、语音识别、自然语言处理等。深度学习模型通过构建复杂的神经网络结构，能够自动从大量数据中学习特征和模式，从而实现对各种任务的高效处理。然而，随着神经网络规模和复杂度的不断增加，其计算量呈指数级增长，对计算资源和时间的需求也日益迫切，这给深度学习的实际应用带来了严峻的挑战。例如，在实时图像识别任务中，需要在短时间内对大量图像数据进行处理和分析，传统的计算设备难以满足这种实时性要求；在智能安防监控系统中，需要对海量的视频流数据进行实
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