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基于FPGA的深度神经网络加速器：架构设计、优化策略与应用实践
一、引言
1.1研究背景与意义
随着人工智能技术的飞速发展，深度神经网络在图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功。这些应用的广泛开展，使得深度神经网络的计算需求呈现出爆发式增长。深度神经网络包含大量的神经元和复杂的连接权重，其计算过程涉及海量的数据处理和复杂的数学运算，例如卷积运算、矩阵乘法等。以图像识别任务为例，输入的图像数据需要经过多层卷积神经网络的处理，每层网络都要进行大量的卷积计算和非线性变换，以提取图像的特征并完成分类或识别任务。在自然语言处理领域，处理文本数据时，神经网络需要对大量的词汇进行编码、
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