該系列課程包括12講:
第一講????Lenet-5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
第二講????使用verilog在FPGA上實現(xiàn)CNN整體介紹+加法器verilog代碼解析和仿真
第三講????乘法器verilog代碼解析和仿真
第四講????處理單元(Processing Element) verilog代碼解析和仿真
第五講????實現(xiàn)單個窗口卷積(Convolution Unit) verilog代碼解析和仿真
第六講????對輸入的image進行數(shù)據(jù)重排(RFselector) verilog代碼解析和仿真
第七講????執(zhí)行一個filter與完整image的卷積操作(Single Filter Layer) verilog代碼解析和仿真
第八講????平均池化單元(AvgUnit) verilog代碼解析和仿真
第九講????執(zhí)行單通道的image平均池化(AvgPoolSingle) verilog代碼解析和仿真
第十講????激活層(Relu) verilog代碼解析和仿真
第十一講 全連接層(Layer) verilog代碼解析和仿真
第十二講 Lenet-5網(wǎng)絡(luò)模型的verilog整體搭建與仿真驗證
該系列課程用到的工具:
vivado 2018.3、tensorflow
該系列課程需要的基礎(chǔ)知識:
verilog基本語法、python、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識、數(shù)電基礎(chǔ)知識
該系列課程適合人群:
對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有濃厚興趣,同時對于FPGA設(shè)計開發(fā)也有濃厚興趣并想通過編寫verilog代碼實現(xiàn)快速上手的人群,是一個軟硬件結(jié)合的課程,沒有基礎(chǔ)知識里面也有補充,新手也適宜。做軟件想知道怎么在FPGA硬件上快速實現(xiàn)的人,都適宜。