基于FPGA的GoogleNet加速器
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lulugay
GPU设计
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基于FPGA的GoogLeNet加速器-卷积层/汇聚层
CNN叫作卷积神经网络，可见卷积在CNN的地位，写出Conv可以说万里长征迈出了第一步。卷积的操作其实很简单，就是若干个for循环的嵌套。可以想象成可以想象一下卷积的过程。 0、复习一下卷积过程 假设蓝色立方体代表卷积核，大小是4*3*3，这意味着输入是4层 图1 蓝绿色立方体代表输入图像，大小是4*6*6 图2 卷积核在输入上滑动 图3 1、首先是要得到卷积核中的原创 2016-12-06 16:26:25 · 1282 阅读 · 0 评论 -
基于FPGA的GoogleNet加速器-前言
简要介绍基于FPGA的GoogLeNet加速器所需要做的准备工作。原创 2016-12-06 09:49:44 · 1596 阅读 · 7 评论 -
基于FPGA的GoogleNet加速器-Local Response Normalization
详解caffe的lrn层原创 2016-12-06 20:32:30 · 1277 阅读 · 2 评论