| Методика реализации нейронной сети для распознания рукописных цифр в FPGA на основе вычислений с фиксированной точкой |
|
 |
|
|
| Авторы |
| | Соловьев Р.А. |
| | Кустов А.Г. |
| | Рухлов В.С. |
| Год публикации |
| | 2018 |
| DOI |
| | 10.31114/2078-7707-2018-3-126-131 |
| УДК |
| | 004.052.32 |
|
| Аннотация |
| | в работе исследуются нейронные сети для обработки видеопотока в реальном времени на оборудовании с ограниченными вычислительными ресурсами. Для решения проблем связанных с производительностью аппаратуры в работе предлагается перейти от вычислений на программном уровне к аппаратной реализации, перейти от вычислений с плавающей точкой к фиксированной точке. Предлагается набор методов для проектирования нейросети, которая будет наиболее быстрой и точной в случае использования фиксированной точки. Приводится пример проектирования устройства для решения конкретной практической задачи. Показывается, как можно приспособить существующие наборы данных (датасеты) для использования в другой задаче, где данные отличаются. Приводится пример разработки проекта для прототипирования в ПЛИС с использованием камеры и устройства вывода. Финальный проект, реализованный на базе предложенных методик, успешно работает в реальном времени на студенческой плате De0Nano на базе ПЛИС Cyclone IV. |
| Ключевые слова |
| | свёрточные нейронные сети, ПЛИС, фиксированная точка, двухмерная свёртка. |
| Ссылка на статью |
| | Соловьев Р.А., Кустов А.Г., Рухлов В.С. Методика реализации нейронной сети для распознания рукописных цифр в FPGA на основе вычислений с фиксированной точкой // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем. 2018. Выпуск 3. С. 126-131. doi:10.31114/2078-7707-2018-3-126-131 |
| Адрес статьи |
| | http://www.mes-conference.ru/data/year2018/pdf/D035.pdf |
