基于FPGA的二值化卷积神经网络算法的IP核
授权
摘要
一种基于FPGA的二值化卷积神经网络算法的IP核，属于数字电路设计领域，包括：数据输入缓存模块、权重缓存模块、卷积控制模块、池化控制模块、二值化模块、全连接层控制模块和全局控制模块。所述全局控制模块控制其他各个模块运行，包括以下步骤：1)存储图像数据、二值化网络权重和偏置系数；2)输入并缓存图像数据；3)对图像数据进行二值化压缩；4)进行卷积运算；5)池化过程；6)进行累加和计算，输出最终结果。本发明对二值化卷积神经网络在FPGA上进行快速部署并进行加速，提供一种可快速在不同FPGA平台上部署二值化卷积神经网络的IP核，可在低资源占用的情况下部署指定规模的算法并完成计算。
基本信息
专利标题 ：
基于FPGA的二值化卷积神经网络算法的IP核
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113344179A
申请号 ：
CN202110599962.3
公开（公告）日 ：
2021-09-03
申请日 ：
2021-05-31
授权号 ：
CN113344179B
授权日 ：
2022-06-14
发明人 ：
冯佳玮石晴文
申请人 ：
哈尔滨理工大学
申请人地址 ：
黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号
代理机构 ：
黑龙江立超同创知识产权代理有限责任公司
代理人 ：
杨立超
优先权 ：
CN202110599962.3
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/063 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-06-14 ：
授权
2021-09-21 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20210531
申请日 : 20210531
2021-09-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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