【FPGA】手写数字识别1-概述

字数统计: 120字   |   阅读时长≈ 1分

本项目实现的是基于ZYNQ的LeNet-5手写数字识别的CNN硬件结构。

学习本教程需要先掌握卷积神经网络的基本概念。

网络结构

- 卷积模块（绿色的conv模块）

本网络有三层卷积层，卷积核大小为5x5

  • Tanh激活函数模块（conv模块右端的Tanh）
  • Softmax激活函数（FClayer模块右端的TanH）
  • 平均池化模块（橙色的avgPool模块）
  • FC全连接模块（黄色模块）

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia-plus根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

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据《宋史》记载，此处为王语嫣的博客

或许她根本不存在
或许她也存在