一种递归神经网络在FPGA平台上的实现方案详解

近十年来,人工智能又到了一个快速发展的阶段。深度学习在其发展中起到了中流砥柱的作用,尽管拥有强大的模拟预测能力,深度学习还面临着超大计算量的问题。在硬件层面上,GPU,ASIC,FPGA都是解决庞大计算量的方案。本文将阐释深度学习和FPGA各自的结构特点以及为什么用FPGA加速深度学习是有效的,并且将介绍一种递归神经网络(RNN)在FPGA平台上的实现方案。 揭开深度学习的面纱 深度学习是机器学习的一个领域,都属于人工智能的范畴。深度学习主要研究的是人工神经网络的算法、理论、应用。自从2006年Hinton等人提出来之后,深度学习高速发展,在自然语言处理、图像处理、语音处理等领域都