卷积神经网络资源

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原创最新推荐文章于 2026-03-28 09:08:40 发布 1.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络（CNN）所需硬件资源在卷积神经网络（CNN）中的应用场景中，经常遇到计算资源有限，比如显存不够或者处理速度慢，需要用插值来降低计算量。阅读详情

http://blog.163.com/lipse_huang/blog/static/19165754520133954138888/

http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/14222605

http://www.codeproject.com/Articles/16650/Neural-Network-for-Recognition-of-Handwritten-Digi#CodeToBuild

http://www.codeproject.com/Articles/523074/Online-handwriting-recognition-using-multi-convolu

http://ibillxia.github.io/blog/2013/04/06/Convolutional-Neural-Networks/

卷积神经网络代码

ConvNet Feature Computation Package

http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/deep_eval/

MatConvNet: CNNs for MATLAB

http://www.vlfeat.org/matconvnet/

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基于XILINX FPGA的卷积神经网络（四）最后也是最关键的，就是在fpga上搭建出卷积神经网络的结构。我使用的fpga是xilinx的xc6slx45，以下是最后的资源使用情况其中设计最重要的就是解决二维卷积的问题，我采用了shift ram ip核但是使用会遇到一个问题：需要剔除一些无效数据。具体如下：同时，这种结构也可以用在maxpooling上。激活函数使用RELU，在verilog中只需要一行代码就能搞定整个设计用到了shift... 阅读详情

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