基于FPGA的时空图神经网络加速器结构.pdf

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 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

2025-02-21 约3.63万字 28页立即下载

基于FPGA的三值残差神经网络硬件加速器：设计、实现与优化.docx 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

2025-02-24 约4.29万字 35页立即下载

基于FPGA的多核卷积神经网络加速器调度策略：优化与创新.docx 基于FPGA的多核卷积神经网络加速器调度策略：优化与创新一、引言 1.1研究背景与意义随着人工智能技术的飞速发展，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。在图像识别领域，CNN能够对海量的图像数据进行特征提取和分类，例如在人脸识别系统中，通过卷积神经网络可以准确地识别出不同人的面部特征，实现门禁系统的安全管控以及安防监控中的人员追踪等功能，在交通监控中，能够快速准确地识别车牌号码，助力交通管理部门对车辆的监管和违章处理。在目标检测方面，CNN可以在复杂的场景中精准定位目标物体，如在自动

2025-04-20 约3.46万字 27页立即下载

基于FPGA的低位宽量化卷积神经网络加速器：架构、优化与应用.docx 基于FPGA的低位宽量化卷积神经网络加速器：架构、优化与应用一、引言 1.1研究背景与意义在当今数字化时代，深度学习技术取得了举世瞩目的发展，尤其在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等众多领域展现出强大的能力。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的核心算法之一，在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了显著成果，推动了相关领域的巨大进步。例如在图像分类任务中，CNN模型能够对海量的图像数据进行特征提取和分类判断，准确率大幅超过传统方法，使得图像识别技术在安防监控、医疗影像诊断等实际应用中发挥关键作用；在目标检测方面，CNN可以

2025-04-27 约4.06万字 31页立即下载

一种基于FPGA的通用型卷积神经网络加速器及其系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114881217 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210135910.5 (22)申请日 2022.02.15 (71)申请人重庆邮电大学地址 400065

2023-05-18 约1.37万字 13页立即下载

时空图神经网络与物联网应用.pptx 主讲人：时空图神经网络与物联网应用目录01.时空图神经网络概述02.时空图神经网络原理03.物联网应用案例分析04.应用优势与挑战 时空图神经网络概述01 概念定义时空图神经网络的起源时空图神经网络是图神经网络的扩展，它结合了时间序列分析，用于处理动态图结构数据。核心组成要素该网络由图结构、节点特征、边特征和时间信息四个核心要素构成，共同作用于模型的训练和预测。与传统神经网络的对比时空图神经网络特别适用于处理具有时空特性的复杂数据，与传统神经网络相比，它能更好地捕捉动态变化。应用场景举例在物联网领域，时空图神经网络可用于交通流量预测、智能电网管理等，提升预测准确性和决策效率。发展历程图神经

2025-02-23 约4.63千字 54页立即下载

基于时空图神经网络的城市交通预测研究：方法与基准.pdf

2025-02-20 约15.63万字 80页立即下载

基于多头注意力时空图神经网络的交通流预测.pptx 基于多头注意力时空图神经网络的交通流预测主讲人：目录01.交通流预测概述03.时空图神经网络02.多头注意力机制04.模型构建与优化05.实验结果与分析06.实际应用与展望交通流预测概述预测的重要性提升出行效率优化交通管理准确的交通流预测有助于交通管理中心提前调整信号灯周期，减少拥堵。通过预测，可以为司机提供实时的交通信息，帮助他们选择最佳出行路线，节省时间。应急响应准备预测模型能够识别潜在的交通异常情况，为紧急事件的快速响应提供数据支持。预测方法分类利用历史交通数据，通过统计模型如ARIMA预测未来交通流量，简单但受限于数据特性。基于统计的方法使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络

2025-02-03 约6.14千字 66页立即下载

基于时空图神经网络的多步交通流量预测模型研究.pdf

2025-02-21 约13.15万字 77页立即下载

一种基于多层次时空图神经网络的人群轨迹预测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113362368 B (45)授权公告日 2022.02.25 (21)申请号 202110855171.2 审查员黎成超 (22)申请日 2021.07.26

2023-06-17 约1.61万字 10页立即下载

一种基于时空图卷积神经网络的动态表情识别方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112800903 B (45)授权公告日 2022.08.26 (21)申请号 202110067161.2 G06K 9/62 (2022.01)

2023-06-03 约2.09万字 14页立即下载

基于时空图卷积神经网络的无线通信调制模式识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114553648 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210096120.0 (22)申请日 2022.01.26 (71)申请人嘉兴学院

2023-05-07 约1.54万字 12页立即下载

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.docx 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、

2025-03-06 约3.78万字 29页立即下载

基于OpenCL的卷积神经网络在FPGA上的加速研究.doc 基于OpenCL的卷积神经网络在FPGA上的加速研究随着深度学习技术的不断发展,卷积神经网络被广泛地运用到实际场景中,例如语音识别、人脸检测、自然语言处理等。尤其是在计算机视觉领域,卷积神经网络相比较于传统的机器学习算法而言,具有更好的鲁棒性和普遍适用性。但是随着实际应用场景变得越来越复杂、应用领域也变得越来越广泛,卷积神经网络的结构也变得越来越复杂,这对硬件的计算能力的要求也越来越高。虽然现在广泛用于运行卷积神经网络的CPU和GPU能满足某些应用需求,但是在能耗要求较高的应用场景下,如移动终端、大型服务器集群等,CPU和GPU就不太适用了。 FPGA具有可配置、低能耗等优点,在FPGA上

2024-08-27 约小于1千字 2页立即下载

一种卷积神经网络的红外图像目标检测FPGA加速器设计方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565801 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202111235327.3 (22)申请日 2021.10.22 (71)申请人上海航天控制技术研

2023-05-07 约1.03万字 11页立即下载