数字识别所依靠的经典网络模型主要为BP神经网络和卷积神经网络。相比较,卷积神经网络的识别效果更好,更适合处理图像识别问题。目前,卷积神经网络多为软件实现,而硬件有着并行性与速度快的优点。因此,意图以硬件描述...
孙敬成 王正彦... 《计算机工程与应用》 2020年13期 期刊
关键词： 卷积神经网络 / Verilog / 现场可编程门阵列(FPGA) / MNIST数据库
下载（610）| 被引（0）
基于FPGA的Sobel边缘检测算法实现及VGA显示 CNKI文献
针对已有的边缘检测算法存在的问题,本文采用Verilog语言对Sobel边缘检测算法进行研究。给出Sobel算法的现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)实现方案,分析了视频图形阵列(video graphics array,VG...
手写数字逆向传播(Back Propagation,BP)神经网络由输入层、隐藏层、输出层构成。训练数据是MNIST开源手写数字集里60 000个样本,BP算法由随机梯度下降算法和反向传播算法构成,采用network小批量数据迭代30次的网络学...
李增刚 王正彦... 《计算机工程与应用》 2020年17期 期刊
关键词： 现场可编程门阵列(FPGA) / 逆向传播(BP)神经网络 / 手写数字 / 逆向传播(BP)算法
下载（339）| 被引（0）
针对神经网络算法通常采用软件编程实现所存在的缺点,本文主要对基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)的硬件BP神经网络识别算法实现进行研究。给出了BP神经网络原理,设计了一个识别MNIST手写数...
