基于神经网络加速器的图像识别系统设计
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织安排 | 第17-18页 |
| 第2章 神经网络基础知识 | 第18-31页 |
| 2.1 神经网络发展史 | 第18-19页 |
| 2.2 神经网络算法基础 | 第19-27页 |
| 2.2.1 神经元模型 | 第20-23页 |
| 2.2.2 神经网络基本模型 | 第23-27页 |
| 2.3 卷积神经网络 | 第27-30页 |
| 2.3.1 卷积层 | 第28-29页 |
| 2.3.2 池化层 | 第29-30页 |
| 2.3.3 分类层 | 第30页 |
| 2.4 小结 | 第30-31页 |
| 第3章 图像识别系统设计 | 第31-45页 |
| 3.1 图像识别系统平台介绍 | 第31-35页 |
| 3.2 图像识别系统设计 | 第35-44页 |
| 3.2.1 图像识别系统顶层设计 | 第35-37页 |
| 3.2.2 图像采集系统设计 | 第37-44页 |
| 3.3 小结 | 第44-45页 |
| 第4章 CNN加速器设计 | 第45-60页 |
| 4.1 加速器系统顶层结构设计 | 第45-48页 |
| 4.2 NPU计算单元实现及优化 | 第48-54页 |
| 4.2.1 卷积层计算 | 第48-51页 |
| 4.2.2 Pooling层运算 | 第51-52页 |
| 4.2.3 激活函数的实现 | 第52-54页 |
| 4.3 数据存取方式及数据预处理优化 | 第54-59页 |
| 4.3.1 Kernel数据压缩及存储 | 第54-57页 |
| 4.3.2 输入数据变换与存储方式 | 第57-59页 |
| 4.4 小结 | 第59-60页 |
| 第5章 实验与结果分析 | 第60-74页 |
| 5.1 实验设置及实验流程 | 第60-62页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第62-73页 |
| 5.2.1 图像采集系统结果分析 | 第67-70页 |
| 5.2.2 卷积神经网络加速器结果分析 | 第70-73页 |
| 5.3 小结 | 第73-74页 |
| 第6章 结论与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第74页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 附录 A攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第82页 |
