基于FPGA的卷积神经网络实现（七）卷积模块
将卷积展开后要进行的运算实质上是大规模矩阵运算，因此卷积模块的实现时最容易的，什么都不需要考虑，数据按顺序来了就计算，而这个顺序是数据读取部分需要考虑的，计算完了输出去这部分是下一层的数据数据存储部分需要考虑的。因此整体而言，整个网络模型中最容易实现的却是这里面最核心的计算部分。 言归正传。首先要对卷积的循环进行分析，这也是很多基于FPGA的CNN加速器里面所重点研究的。这里推荐一篇FPGA201
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