基于RISC-V的卷积神经网络的文字识别方法

    公开(公告)号:CN111507336A

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN202010193160.8

    申请日:2020-03-18

    Inventor: 秦兴 周志远

    Abstract: 本发明公开了基于RISC-V的卷积神经网络的文字识别方法,本发明先搭建一个神经网络训练环境,然后设计一个基于mnist数据集的6层手写数字识别网络;输入图片,训练至设定的准确度,保存权重和偏置参数文件;设定RISC-V指令集的自定义指令类型和格式,根据预留指令编码空间设计指令,根据设定的指令格式和SIGMOD函数实现方法,设计具体的硬件加速电路;在FPGA上面导入硬件加速电路、权重和偏置参数文件,搭建RISC-V开发环境并完成自定义指令的添加;输入图片,使用硬件加速电路对图片中的数字进行识别。本发明实现对特定运算的指令级加速,加速部分神经网络推理运算,其可以迅速的将图片中的手写数字识别出来。

    基于RISC-V的卷积神经网络的文字识别方法

    公开(公告)号:CN111507336B

    公开(公告)日:2022-11-18

    申请号:CN202010193160.8

    申请日:2020-03-18

    Inventor: 秦兴 周志远

    Abstract: 本发明公开了基于RISC‑V的卷积神经网络的文字识别方法,本发明先搭建一个神经网络训练环境,然后设计一个基于mnist数据集的6层手写数字识别网络;输入图片,训练至设定的准确度,保存权重和偏置参数文件;设定RISC‑V指令集的自定义指令类型和格式,根据预留指令编码空间设计指令,根据设定的指令格式和SIGMOD函数实现方法,设计具体的硬件加速电路;在FPGA上面导入硬件加速电路、权重和偏置参数文件,搭建RISC‑V开发环境并完成自定义指令的添加;输入图片,使用硬件加速电路对图片中的数字进行识别。本发明实现对特定运算的指令级加速,加速部分神经网络推理运算,其可以迅速的将图片中的手写数字识别出来。

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