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基于传统卷积神经网络处理器的反卷积层加速研究

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摘要

第一章绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.2.1经典卷积神经网络加速器研究现状

1.2.2 反卷积层加速的研究现状

1.2.3研究思路

1.2.4 研究方法

1.3主要创新及结构安排

1.3.1主要创新

1.3.2 结构安排

第二章神经网络及加速器

2.1人工神经网络

2.2卷积神经网络和反卷积神经网络

2.2.1卷积神经网络

2.2.2 反卷积层及反卷积网络

2.3加速器架构

2.3.1点积阵列加速器

2.3.2 二维脉动阵列加速器

第三章全卷积神经网络加速器架构设计

3.1补零式反卷积

3.2稀疏化补零式反卷积

3.3基于一维点积阵列的反卷积输入数据坐标映射模型

3.4基于二维脉动阵列的双向脉动数据流

3.5实验评估

3.5.1实验环境设置

3.5.2全卷积神经网络加速器性能评估

第四章适配于任意卷积加速器的分组反卷积方案

4.1基本转换原理

4.2任意参数配置的转换过程

4.3实验评估:分组反卷积

4.3.1实验环境设置

4.3.2分组反卷积性能评估

第五章总结与展望

参考文献

攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况

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著录项

  • 作者

    涂凯杰;

  • 作者单位

    合肥工业大学;

  • 授予单位 合肥工业大学;
  • 学科 电子科学与技术
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 许达文;
  • 年度 2019
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类
  • 关键词

    反卷积; 神经网络处理器;

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