该博客介绍了如何使用Matlab进行FPGA上的卷积神经网络（CNN）前向验证，详细阐述了从模型构建、权重加载到硬件加速的全过程，并通过与Matlab模型输出对比确保一致性。
卷积神经网络（CNN）是一种在图像识别和计算机视觉等领域中广泛应用的深度学习模型。为了加速CNN的推理过程，可以使用FPGA（现场可编程门阵列）来实现硬件加速。本文将详细介绍如何使用Matlab进行FPGA上的CNN前向验证，并提供相应的源代码。
- CNN前向传播
CNN的前向传播过程包括卷积层、激活函数、池化层和全连接层等。在Matlab中，我们可以使用深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）来构建和训练CNN模型。
首先，我们需要定义CNN的网络结构。以下是一个简单的CNN模型示例：
layers = [
imageInputLayer([32 32 3]) % 输入图像尺寸为32x32，通道
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