MNIST

20Q2.01A

FPGA で始めるエッジディープラーニング (3)

みなさんこんにちは。この記事は、ACRi ブログの Deep Learning コースの第3回目です。 前回の記事では、MNIST データセットに対するネットワークモデルの作成・学習を行いました。この記事からは FPGA 上で推論処理を動かすために、まずは C++ で推論処理コードを記載していきます。 C++ 実装の初回のこの記事では、畳み込み層をターゲットに C++ 実装を始めます。具体的な内容は、(1) 畳み込み層の実装、(2) 動作確認 (C 検証、C/RTL 協調検証) で...
2020.07.20
20Q2.01A
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FPGA で始めるエッジディープラーニング (2)

みなさんこんにちは。この記事は、ACRi ブログの Deep Learning コースの第2回目です。 前回の記事では、Deep Learning とは何か、FPGA で Deep Learning するメリットについて話しました。このコースのこれ以降の記事では、FPGA をターゲットとした Deep Learning 用デザインの開発を始めていきます。特にこの記事では、まずは Python 上で学習コードを動作させ、FPGA 上で動かすためのネットワークモデルを作成します。 これ...
2020.07.13
20Q2.01A
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