今天看到一些感兴趣的东西，现在总结了给大家分享一下，如果有错，希望大家指正批评，谢谢!那就开始进入正题。先从简单的说起来吧!一、基本变换：层一般的神经网络是由一层一层堆叠而成的，但是每
想要实现FPGA的CNN加速 需要考虑以下内容-网上对于FPGACNN加速的研究已经很多了，神经网络的硬件加速似乎已经满大街都是了，这里我们暂且不讨论谁做的好谁做的不好，我们只是根据许许多多的经验来总结一下实现硬件加速，需要哪些知识，考虑哪些因素。
图像传感器推动嵌入式视觉技术发展-第二个推动嵌入式视觉系统发展的变化是机器学习的出现，它使实验室中的神经网络能够接受培训，然后 直接上传到处理器中，以便它能够自动识别特征，并实时做出决定。
TensorFlow通过优化的开源SYCL™库获得对PowerVR GPU的原生支持-Imagination Technologies宣布：得益于全新优化的开源SYCL神经网络库，使用TensorFlow的开发人员将可以直接面向PowerVR图形处理器（GPU）进行开发。其首个版本将在2019年提供商用。
基于FPGA器件实现CNN加速系统的硬件设计-随着近些年深度学习的迅速发展和广泛的应用，卷积神经网络(CNN)已经成为检测和识别领域最好的方法，它可以自动地从数据集中学习提取特征,而且网络层数越多，提取的特征越有全局性。通过局部连接和权值共享可以提高模型的泛化能力，大幅度提高了识别分类的精度。并且随着物联网的发展，部署嵌入式端的卷积神经网络要处理大量的数据，这将会消耗大量的资源与能量，而嵌入式设备通常用电池维持工作，频繁更换电池将会提高成本，因此对于推断阶段的运算加速以及低功耗设计有重要实际意义。
基于EP1C6Q240C8芯片的FPGA开发板实现神经网络恢复器的设计-本文使用了6输入1输出的BP神经网络结构，其隐含层选择了8个神经元。当传感器出现故障时，系统就根据传感器的所在位置和失效数据产生的时刻，将该时刻前一段时间的24组相应的输入输出数据对神经网络进行训练，调整神经网络的权值，逐步建立合理的BP神经网络模型。训练结束后，用该神经网络估算出该时刻传感器的真实值替代采样值，实现数据恢复。从前馈阶段开始，其算法的计算公式分别为：
FPGA的CNN实现硬件加速需要考虑这些因素-网上对于FPGACNN加速的研究已经很多了，神经网络的硬件加速似乎已经满大街都是了，这里我们暂且不讨论谁做的好谁做的不好，我们只是根据许许多多的经验来总结一下实现硬件加速，需要哪些知识，考虑哪些因素。
FPGA的CNN实现硬件加速需要考虑这些因素-网上对于FPGACNN加速的研究已经很多了，神经网络的硬件加速似乎已经满大街都是了，这里我们暂且不讨论谁做的好谁做的不好，我们只是根据许许多多的经验来总结一下实现硬件加速，需要哪些知识，考虑哪些因素。
