FPGA MNIST

FPGA MNIST是指使用FPGA来实现MNIST手写数字识别任务的过程和方法。在这个过程中，研究者们使用FPGA搭建了一个LSTM网络加速器，并使用Vivado软件进行仿真验证。实验结果显示，他们设计的基于FPGA的LSTM网络加速器在MNIST数据集的10张图片上实现了80%的准确率，其中有4张分类错误。

在实现FPGA MNIST过程中，主要分为四个部分。第一章介绍了LSTM硬件加速器的原理，第二章解释了软件部分的程序设计思路，第三章详细介绍了FPGA硬件部分的设计思路。此外，该研究还提供了完整的工程文件，并在文末对工程文件进行了简单的介绍。

关于LSTM网络加速器的原理，可以参考文末提供的参考资料。LSTM网络是一种长短期神经网络，它可以有效地处理序列数据，如手写数字图像。

在实现过程中，由于FPGA中存储和运算为二进制补码形式，所以需要将权值转换为补码形式。转换程序可以通过代码中的p_d2b、n_d2b和d2b函数来实现。其中，p_d2b用于将正数转换为二进制补码形式，n_d2b用于将负数转换为二进制补码形式，d2b函数则可根据数值的正负情况调用相应的函数来进行补码转换。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于FPGA的LSTM加速器设计（MNIST数据集为例）](https://blog.csdn.net/kuan__/article/details/122769688)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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