典型文献
深度神经网络FPGA设计进展、实现与展望
文献摘要：
近年来,随着人工智能与大数据技术的发展,深度神经网络在语音识别、自然语言处理、图像理解、视频分析等应用领域取得了突破性进展.深度神经网络的模型层数多、参数量大且计算复杂,对硬件的计算能力、内存带宽及数据存储等有较高的要求.FPGA作为一种可编程逻辑器件,具有可编程、高性能、低能耗、高稳定、可并行和安全性的特点.FPGA与深度神经网络的结合成为推动人工智能产业应用的研究热点.本文首先简述了人工神经网络坎坷的七十年发展历程与目前主流的深度神经网络模型,并介绍了支持深度神经网络发展与应用的主流硬件;接下来,在介绍FPGA的发展历程、开发方式、开发流程及型号选取的基础上,从六个方向分析了FPGA与深度神经网络结合的产业应用研究热点;然后,基于FPGA的硬件结构与深度神经网络的模型特点,总结了基于FPGA的深度神经网络的设计思路、优化方向和学习策略;接下来,归纳了FPGA型号选择以及相关研究的评价指标与度量分析原则;最后,我们总结了影响FPGA应用于深度神经网络的五个主要因素并进行了概要分析.
文献关键词：
深度神经网络;FPGA;产业应用;硬件结构;设计思路;度量分析
中图分类号：
作者姓名：
焦李成;孙其功;杨育婷;冯雨歆;李秀芳
作者机构：
西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室 西安 710071
文献出处：
引用格式：
[1]焦李成;孙其功;杨育婷;冯雨歆;李秀芳-.深度神经网络FPGA设计进展、实现与展望)[J].计算机学报,2022(03):441-471
A类：
B类：
FPGA,语音识别,自然语言处理,图像理解,视频分析,层数,参数量,计算能力,数据存储,可编程逻辑器件,低能耗,高稳定,人工智能产业,产业应用,人工神经网络,坎坷,七十年,深度神经网络模型,网络发展,发展与应用,接下来,开发方式,开发流程,硬件结构,模型特点,优化方向,学习策略,型号选择,度量分析,概要
AB值：
0.306287
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