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研究生: 紀凱文
Ji, Kai-Wun
論文名稱: 摺積神經網路全連結層FPGA實現之研究
The FPGA Implementation of Fully-connected Layers of Convolutional Neural Networks
指導教授: 吳榮根
Wu, Jung-Gen
黃文吉
Hwang, Wen-Jyi
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 資訊工程學系
Department of Computer Science and Information Engineering
論文出版年: 2016
畢業學年度: 104
語文別: 中文
論文頁數: 62
中文關鍵詞: 類神經網路全連結摺積神經網路
DOI URL: https://doi.org/10.6345/NTNU202204029
論文種類: 學術論文
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  • 本論文旨在於FPGA ( Field Programmable Gate Array ) [1] [2]平台設計實現全連結架構,並與摺積神經網路結合,成為高速的人工視覺辨識系統。
    本論文之基礎建立於類神經網路之全連結的使用,除了將全連結硬體化之外,並與具有即時運算的能力摺積神經網路(Convolutional Neural Network)整合。現存的摺積神經網路系統大多以GPU實現,雖具有高速的運算,但同時也擁有高功率消耗等缺點。雖然以FPGA為主之設計可有效降低功率消耗,但也有許多可改善之處。首先是在運算過程中會產生許多的中繼結果,這會使記憶體增加儲存資料之負擔;其次是現有硬體實現之架構僅具焦於摺積神經網路內的摺積層架構,往往忽略了其他重要架構像是全連接層(Fully-Connected Layer)之設計,根據上述原因導致無法實現高速及高準確度之人工視覺系統。
    本系統採用全連結架構做為硬體實現,此架構大致上可分為2個全連結層,利用將這2個層級硬體化,進而實現高速的全連結運算。除了實現高速運算之外,為了提高此系統的辨識率,將以此架構與摺積神經網路整合,使辨識率大幅增加。此系統通常應用於字元及人臉辨識,透過我們的實驗結果顯示此架構適合使用於需要高速運算、高準確度、高可攜度、低功率消耗等的人工視覺辨識系統之應用程式。

    中文摘要 I 誌謝 II 目錄 III 附表目錄 V 附圖目錄 VI 第一章 緒論 1 第一節 研究背景 1 第二節 動機與目的 3 第三節 研究方法 5 第四節 全文架構 7 第二章 基礎理論及技術背景 8 第一節 類神經網路 8 第二節 類神經網路-單層全連結 11 第三節 多層全連結架構 14 第四節 摺積神經網路-LeNet-5 16 第五節 FPGA系統整合設計 21 第三章 系統架構 23 第一節 整體系統架構 23 第二節 全連結電路 24 第三節 應用全連結網路於LeNet-5架構之設計 43 第四章 實驗數據與效能分析 49 第一節 開發平台與實驗環境設定 49 第二節 實驗數據呈現與討論 52 第五章 結論 60 參考文獻 61

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