卷积神经网络数字识别系统的FPGA实现
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络的识别效果更好，更适合处理图像识别问题。
在数字识别系统中，卷积神经网络可以通过反向传播训练MNIST数据库中60,000幅数字样本图片，提取准确率最高的权重与偏置，再进行网络的前向传播，完成数字识别。卷积神经网络可以达到95.4%的准确率。
为了充分挖掘硬件实现的优点，使用硬件描述语言（Verilog）实现卷积神经网络，在保证高识别率的情况下。通过研究网络的工作原理及结构，构造完整电路模型，给出了现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）的实现方案。
在FPGA实现中，使用ModelSim和Quartus II仿真工具实现仿真。仿真结果表明，全部样本在100 MHz时钟下训练耗时50 ms，相较软件实现而言，速度明显提高，满足硬件设计的实时性。
卷积神经网络的FPGA实现为应用于嵌入式设备的图像识别提供了方法和策略，具有实际应用价值。该研究的结果可以应用于图像识别、物体检测、图像分类等领域。
在卷积神经网络的FPGA实现中，Verilog语言用于描述硬件电路的行为。Verilog语言是一种硬件描述语言，用于描述数字电路的行为。通过使用Verilog语言，可以快速实现硬件电路的设计和验证。
FPGA是一种可编程的数字电路，能够实现复杂的数字信号处理。FPGA的出现使得数字电路的设计和实现变得更加灵活和高效。在卷积神经网络的FPGA实现中，FPGA用于实现卷积神经网络的加速运算。
MNIST数据库是机器学习和深度学习领域中常用的一个数据库，包含60,000幅数字样本图片。MNIST数据库广泛应用于数字识别、图像识别等领域。
在卷积神经网络的FPGA实现中，使用MNIST数据库中的数字样本图片训练卷积神经网络，提取准确率最高的权重与偏置。该研究结果表明，卷积神经网络可以达到95.4%的准确率，满足数字识别的要求。
卷积神经网络的FPGA实现为应用于嵌入式设备的图像识别提供了方法和策略，具有实际应用价值。该研究结果可以应用于图像识别、物体检测、图像分类等领域。
