【摘 要】
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CPU、GPU是深度学习中现今较为常用的加速手段，在功耗、节约空间和兼顾速度的角度上来说，可编程逻辑器件FPGA在深度学习中的运用是较为合理的选择。由于卷积神经网络中的计算过程具有层间的独立性和层中的并行性的特点，使得FPGA在深度学习使用的实际应用中有加速的可行性。 因此，本文的的研究思路是利用FPGA的特性，针对特定的网络模型，完成卷积神经网络模型的前向传播过程，节约卷积神经网络中的训练整体
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CPU、GPU是深度学习中现今较为常用的加速手段，在功耗、节约空间和兼顾速度的角度上来说，可编程逻辑器件FPGA在深度学习中的运用是较为合理的选择。由于卷积神经网络中的计算过程具有层间的独立性和层中的并行性的特点，使得FPGA在深度学习使用的实际应用中有加速的可行性。
因此，本文的的研究思路是利用FPGA的特性，针对特定的网络模型，完成卷积神经网络模型的前向传播过程，节约卷积神经网络中的训练整体时间。本系统对网络模型的各层的运算过程进行分析，用硬件算法进行设计和各层的连接，实现前向传播过程的高效、快速的目的。
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