【FPGA教程案例56】深度学习案例3——基于FPGA的CNN卷积神经网络之池化层verilog实现

已于 2023-10-22 16:05:08 修改
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分类专栏： ★教程2:fpga入门100例 文章标签： cnn 人工智能 FPGA教程 CNN池化层verilog 卷积神经网络FPGA
于 2022-08-22 15:09:05 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ccsss22/article/details/126465417
本文介绍了如何在FPGA上实现CNN卷积神经网络的池化层，详细讲解了最大池化的verilog代码实现及FPGA仿真过程，通过2*2最大池化减少了特征图的尺寸，降低计算量和存储需求。

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目录

1.软件版本

2.pool池化层理论介绍

3.pool池化层的verilog实现

4.FPGA仿真

1.软件版本

vivado2019.2

2.pool池化层理论介绍

       卷积神经网络（CNN）中的池化层是一种重要的结构，它主要用于减少特征图的尺寸，从而减少计算量和存储需求，提高网络的泛化能力。池化层通常在卷积层之后使用，对卷积层的输出进行空间下采样。

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