基于FPGA的卷积神经网络加速器研究 

卷积神经网络广泛应用于图像识别、语音识别、人脸识别和语义分析等领域。其网络结构复杂,隐含层众多,每层包含大量的乘累加运算,是一种计算密集型和资源占用密集型的网络。FPGA比GPU功耗低,比ASIC灵活性高,是一种兼顾性能和功耗的硬件加速平台。本文针对于卷积神经网络计算量大,功耗大的问题,基于FPGA平台对卷积神经网络加...
哈尔滨理工大学  硕士论文  2019年 下载次数(138)| 被引次数()

基于FPGA的大规模脉冲深度神经网络片上系统设计与研究 

自深度神经网络被提出以来,就因其在处理实际问题中所表现的优秀性能而成为人工神经网络的主流研究方向。但是,随着深度神经网络研究的不断深入以及处理问题的复杂度不断增加,深度神经网络的网络规模和网络计算复杂度也随之成倍提升。总体来说,在深度神经网络的计算中存在着存储复杂度高,计算复杂度高,数据传输带宽大的挑战。论文的研究目的...
重庆大学  硕士论文  2016年 下载次数(405)| 被引次数(0)

基于FPGA的卷积神经网络并行结构研究 

随着集成电路设计和制造工艺的进步,具有高速、高密度可编程逻辑资源的现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)得到了快速发展,单芯片的集成度越来越高。当前主流的FPGA芯片中包含了大量的可编程逻辑资源、可编程互联资源、存储资源,并通过集成DSP硬核支持高性能乘法部件的实现,这...
哈尔滨工程大学  博士论文  2013年 下载次数(5917)| 被引次数(46)

基于FPGA的深度信念网络加速系统研究 

近几年,随着深度学习概念的提出,以及计算能力的不断提高,深度学习展示出了很高的科研价值和实用价值,受到了学术界和工业界的青睐。深度学习的概念源于人工神经网络,是机器学习中富有生命力的一个研究领域,其动机在于建立、模拟人脑的神经网络,来解释图像、声音和文本等数据。深度信念网络是深度学习中一种基础的深度神经网络类型,也是一...
中国科学技术大学  硕士论文  2017年 下载次数(770)| 被引次数(3)

基于目标检测的神经网络压缩与优化算法研究 

长期以来,目标检测都是计算机视觉领域研宄的热点和难点。近年来,随着深度学习的迅速发展,目标检测算法取得了突破性的进展。然而,卷积神经网络存在计算密集和参数冗余的缺点,尤其是需要预先提取大量候选框的目标检测算法。本文针对卷积神经网络计算量大、参数冗余的问题,以基于卷积神经网络的目标检测算法(Faster RCNN)为研究...
杭州电子科技大学  硕士论文  2019年 下载次数(22)| 被引次数()

回响状态网络及概念机网络的储备池模型优化研究 

回响状态网络(echo state network,ESN)是一种典型的储备池计算(reservoir computing,RC)模型,它将低维的输入信号映射到一个高维的状态空间,再通过简单的线性回归学习算法将高维的信息转换为低维信号输出。这个高维状态空间就是储备池,它大大减小了传统人工神经网络的计算复杂度并克服其记忆...
重庆大学  硕士论文  2016年 下载次数(76)| 被引次数(0)

基于P2P的分布式网络计算平台的原理与应用研究 

许多大型复杂系统的设计计算任务,一般在单机上完成,计算量大、计算耗时;如果计算结果不理想,还得重新设置初始参数,反复计算。以上情形,使得复杂系统的设计效率低下。 本文结合P2P技术与分布式网络计算技术,搭建一种基于P2P的分布式网络计算平台,该平台通过合理分配计算任务,把在单机上的计算...
武汉理工大学  硕士论文  2007年 下载次数(336)| 被引次数(4)

基于生态网络的下一代Internet资源动态服务的研究 

下一代Internet的高度“自动化”要求,尤其是面向服务的突现性、多样性、可扩展性、动态自适应性、体系的自主性、故障的自恢复性、主动性和安全可靠性等关键需求,使得我们必须进一步地进化Internet网络结构及其计算技术,将Internet从通讯和信息交互的平台提升到资源共享的平台。另一方面,经历百万年进化的大规模自然...
东华大学  博士论文  2006年 下载次数(490)| 被引次数(2)

人工神经网络结构学习算法及问题求解研究 

无法进行神经网络结构参数的计算使现有的诸多学习算法受到多方面的限制,如学习速度慢、容错能力差等。另外利用现有的神经网络模型进行问题求解计算同样受到限制,如计算结果不精确。上述研究内容都要求根据具体问题确定问题计算的神经网络结构。本文在简述神经网络基础知识及常见神经网络学习算法的基础上,给出如下创新性研究结果:...
中国科学院研究生院(计算技术研究所)  博士论文  1999年 下载次数(2277)| 被引次数(31)

基于深度学习的无人机影像设施农业典型地物识别方法研究 

深度学习作为当下应用最为广泛的图像识别技术,除了在人工智能、计算机视觉领域取得成功应用,也在遥感影像处理领域发挥极为重要的作用,实现了传统的地物分类方法向深度学习完成高分遥感影像下地物分类的转变。已有研究大多数是利用深度学习实现了农业地物信息的提取和分类,本研究在使用Tensorflow搭建深度学习模型和设计设施农业典...
江西理工大学  硕士论文  2018年 下载次数(659)| 被引次数(1)

基于FPGA的矩阵乘法实现方案在全连接深度神经网络前向传播中的性能评估 

矩阵乘法作为矩阵计算的基本计算之一,被广泛运用于人工神经网络实现方案中。作为人工神经网络的主要实现平台之一,现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的矩阵乘法实现方案,直接决定了相关硬件实现方案的计算效率,并得到了广泛地研究。目前,有关基于FPGA平台进行矩阵乘法的研究内...
北京邮电大学  硕士论文  2018年 下载次数(207)| 被引次数(1)

基于全空洞卷积神经网络的图像语义分割 

近年来,深度学习方法在图像识别即计算机视觉及语音文字识别获得了越来越大的进步,特别是在计算机视觉方向的发展突飞猛进,从之前的物体识别,到物体区域识别,到图像语义分割,表现出了深度学习方法的强大的能力。其中图像语义分割问题是一个图像处理问题,问题本身具有非常高的实用意义,本质上可以包含和覆盖物体识别问题及区域确定的问题,...
东北师范大学  硕士论文  2018年 下载次数(511)| 被引次数(1)

一种基于生物系统的网络计算模型及其应用的研究 

随着网络应用需求日益朝着高性能、大规模、多样性的方向发展,对Internet网络提出了更高的分布式要求:需要这种以用户为中心的网络具有自扩充性、可移动性、可生存性、简单易操作性、以及随着用户和网络环境的长期和短期变化的自适应性等特点,因此有必要进一步优化Internet网络体系结构,并设计其应用。...
东华大学  硕士论文  2004年 下载次数(251)| 被引次数(2)

基于正交基神经网络结构可靠性分析 

题目:基于正交基神经网络的结构可靠性分析 结构的安全可靠是结构设计的主要目的之一。工程结构中广泛存在着大量的不确定性,随机性和模糊性作为两种不同性质的不确定性是影响结构可靠性的主要因素,结构可靠性理论是处理不确定因素的有效途径。结构的可靠性研究具有十分重要的意义,能够帮助工程设计人员合理地确定结构的安全容限和控...
吉林大学  博士论文  2011年 下载次数(1326)| 被引次数(20)

基于卷积神经网络的图像识别算法的研究 

图像识别技术已经被广泛应用到各个领域当中。例如文字识别,物体辨别,人流监测,违章拍照等。人们对于图像识别的研究已经进行了很多年。在已存在的算法中,主要包括两大类。一类是基于图像处理的传统图像识别算法;一类是基于人工智能的新型图像识别算法。传统的图像识别算法花费时间长,不能达到实时处理,且准确率不高。基于人工智能的图像识...
北京邮电大学  硕士论文  2018年 下载次数(588)| 被引次数(4)

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