FPGA技术赋能神经网络算法：从理论到实践的深度探索.docx

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2025-09-22 发布于上海
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FPGA技术赋能神经网络算法：从理论到实践的深度探索

一、引言

1.1研究背景与意义

随着信息技术的飞速发展，大数据、人工智能等领域取得了显著的进步，其中神经网络算法作为人工智能的核心技术之一，在图像识别、语音处理、智能交通等众多领域发挥着关键作用。神经网络算法通过构建复杂的神经元模型和连接方式，能够对大量的数据进行学习和分析，从而实现对未知数据的准确预测和分类。例如在图像识别中，神经网络可以从海量的图像数据中学习到不同物体的特征，进而准确识别出图像中的物体类别。

然而，传统的神经网络算法运行在通用处理器（CPU）上时，由于CPU架构设计主要面向通用性计算，对于神经网络算法中大量的矩阵