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递归神经网络(RNN)近些年来被越来越多地应用在机器学习领域，尤其是在处理序列学习任务中，相比CNN等神经网络性能更为优异。但是RNN及其变体，如LSTM、GRU等全连接网络的计算及存储复杂性较高，导致其推理计算慢，很难被应用在产品中。一方面，传统的计算平台CPU不适合处理RNN的大规模矩阵运算；另一方面，硬件加速平台GPU的共享内存和全局内存使基于GPU的RNN加速器的功耗比较高。FPGA 由于其并行计算及低功耗的特性，近些年来被越来越多地用来做 RNN 加速器的硬件平台。对近些年基于FPGA的RNN加速器进行了研究，将其中用到的数据优化算法及硬件架构设计技术进行了总结介绍，并进一步提出了未来研究的方向。

矩阵位移法matlab代码 - 第三届FPGA创新大赛-加速视觉处理小组 FPGA 加速 CNN 参考资料： CNN 的 C 语言实现 图像处理，像素值/255 电脑端运行 1.92s 第一层-卷积 卷积核大小 5*5 有 6 个卷积核 卷积输入层数 1 层 卷积输出层数 6 层 第一层操作顺序：卷积-激活 第二层-池化 池化大小 2*2 池化输入层数 6 层 池化输出层数 6 层 第二层操作顺序：平均池化 第三层-全连接 卷积核大小 5*5 卷积输入层数 6 层 卷积输出层数 12 层 第一层操作顺序：卷积-激活 第四层-第二次池化 池化大小 2*2 池化输入层数 6 层 池化输出层数 6 层 第四层操作顺序：平均池化 第五层-激活输出层 第五层操作顺序：全连接-激活 图像灰度处理 使用 Matlab 的 rgb2gray 函数进行灰度处理： rgb2gray 通过计算 R、G 和 B 分量的加权和，将 RGB 值转换为灰度值，一下是 MATLAB 文件中的说明： 0.2989 * R + 0.5870 * G + 0.1140 * B 这些权重与 rgb2ntsc 函数用于计算 Y

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