卷积神经网络在嵌入式中的Verilog实现

卷积神经网络在嵌入式中的Verilog实现

近年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在计算机视觉领域取得了令人瞩目的成果。由于其出色的特征提取和图像分类能力，CNN被广泛应用于图像识别、目标检测等任务。然而，为了满足实时性和低功耗的要求，将卷积神经网络应用于嵌入式系统成为了一项挑战。本文将介绍如何使用Verilog语言实现一个基于MNIST数据集的卷积神经网络，并在嵌入式平台上进行运行。

首先，我们需要了解MNIST数据集。MNIST是一个常用的手写数字识别数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本都是一个28x28像素的灰度图像，分别代表数字0-9。

接下来，我们将使用Verilog语言实现一个简单的卷积神经网络结构。该网络由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。

首先，定义一些网络参数：

parameter INPUT_WIDTH = 28;
parameter INPUT_HEIGHT = 28;
parameter INPUT_CHANNEL = 1;

parameter FILTER_WIDTH = 3;
parameter FILTER_HEIGHT = 3;
parameter NUM_FILTERS = 16;

parameter POOL_WIDTH = 2;
parameter POOL_HE