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74门电路自制纯电路卷积神经网络
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这大概是我做过的最大的一个工程了,使用400余枚门电路芯片,手搓卷积神经网络,支持识别手写数字,并且在辉光管上显示。电路调试时使用了单片机作为调试工具,完工时所有单片机均已撤除。 今年三月份左右因为电赛需要,开始学习有关深度学习和图像识别的教程,看到网上大佬在minecraft里制作出了卷积神经网络的视频(BV1yv4y1u7ZX),受到了启发,开始尝试使用现实中的逻辑门来搭建卷积神经网络。 这个神经网络参考了Le-Net5架构,但是进行了大幅删减以适配电路需要。使用由3*3卷积核组成的卷积层,一层含有15个神经元的全连接层和一层含有10个神经元的全连接层组成。电路全部使用串行时序,硬件模块分时复用,大大简化了电路,目前计算时间为90秒左右。
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