Entwurf eines binären neuronalen Netzwerks Soft-Systems zur Mustererkennung mit HDL-Tool

Faltende neuronale Netze sind Echtzeitanwendungen, die zur Durchführung komplexer Bildverarbeitungsaufgaben verwendet werden. Sie reduzieren die Gesamtkosten der Hardware und erhöhen deren Effizienz. Das System folgt einer parallelen Scanning-Technik mit Gate-Level-Operationen. Es ist inspiriert von der Bildverarbeitungstechnik des Gehirns. Das Auge sammelt Informationen, sendet sie an das Gehirn, und das Gehirn verarbeitet die Informationen mit Beispielbildern. Dann kommt es zu einem Schluss. Für Hardwareanwendungen werden GPUs und FPGAs in Betracht gezogen, um die Bildinformationen zu verarbeiten, da FPGAs die Fähigkeit zur parallelen Verarbeitung oder zur gleichzeitigen Verarbeitung haben. Ziel dieses Papiers ist es, die Gestaltung, Synthese und den Einfluss unterschiedlicher FPGA-Leistungen im BNN-Prozessor zu verstehen.