基于FPGA的卷积神经网络应用-手写数字识别系统的实现

目录

第一章 绪论

1.1 研究目的及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 神经网络研究现状

1.2.2 FPGA实现网络研究现状

1.2.3 手写数字识别研究现状

1.3 本文主要研究内容

1.4 各章节安排

第二章 手写数字识别与神经网络

2.1 手写数字识别

2.2 BP神经网络

2.3 卷积神经网络

2.3.1网络结构

2.3.2前向传播

2.3.3反向传播

2.4本章小结

第三章 卷积神经网络的FPGA实现

3.1行为级实现——前向传播

3.1.1样本读取

3.1.2浮点转定点

3.1.3激活函数的实现

3.1.4卷积层计算

3.1.5混合计算

3.1.6 全连接计算

3.1.7 小结

3.2 行为级实现——反向传播

3.2.1标签值读取

3.2.2 激活函数的导函数

3.2.3 输出层更新梯度

3.2.4 全连接层更新梯度

3.2.5 混合层误差

3.2.6 卷积层更新梯度

3.2.7小结

3.3 网络训练循环控制

3.4 RTL级电路设计

3.5 本章小结

第四章 结果与分析

4.1 行为级描述仿真结果

4.2 RTL设计结果

第五章 结论与展望

参考文献

攻读学位期间的研究成果

致谢