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基于神经网络的手写数字识别及其ZYNQ实现

基于MNIST数据集的手写数字识别是神经网络(Neural Network)的经典应用。本文将讨论一种名为“ZYNET”的全连接神经网络框架,它可以自动生成针对FPGA的硬件实现架构。我们以手写数字识别为例,在ZYNQ平台上对该架构进行验证。本章包括以下几个部分:1环境配置;2下载工程文件;3训练神经网络;4 FPGA实现;5 FPGA仿真;6 ZYNQ开发板验证

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#神经网络#fpga开发#深度学习
第一章 Altera FPGA远程更新

使用开发板做FPGA开发时,下载程序最常用的方式是使用JTAG接口。但是在实际的项目中,产品交付后,很难再使用JTAG接口进行固件升级。此时需要使用FPGA的远程更新功能:使用产品自带的通讯接口(如串口,以太网接口等)传输待更新的固件,将固件写入EPCS等非易失性存储器,最后触发FPGA使用新的镜像文件进行重配置。我们将介绍如何在Altera Cyclone IV系列的FPGA上使用串口实现远程更

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#fpga开发
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