| Title: | Аппаратная реализация компактной и эффективной нейронной сети для распознавания изображений на основе обучаемого двумерного разделимого преобразования |
| Other Titles: | Hardware implementation of a compact and efficient neural network for image recognition based on a learnable two-dimensional separable transformation |
| Authors: | Кривальцевич, Е. А. |
| Keywords: | материалы конференций;нейронные сети;распознавания изображений;языки программирования;аппаратная архитектура |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | БГУИР |
| Citation: | Кривальцевич, Е. А. Аппаратная реализация компактной и эффективной нейронной сети для распознавания изображений на основе обучаемого двумерного разделимого преобразования = Hardware implementation of a compact and efficient neural network for image recognition based on a learnable two-dimensional separable transformation / Е. А. Кривальцевич // Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов, Минск, 22–26 апреля 2025 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. – Минск, 2025. – C. 615–620. |
| Abstract: | В работе рассмотрена аппаратная реализация нейронной сети для распознавания изображений на основе обучаемого
двумерного разделимого преобразования. Обучение нейронной сети осуществлялось на языке Python с использованием
библиотеки PyTorch. Также на языке Python описана эталонная модель вычислительного процесса нейронной сети, использующая представление данных в формате с фиксированной запятой. Осуществлена аппаратная реализация нейронной сети на языке SystemVerilog и произведено её тестирование с использованием отладочной платы Zybo-Z7. |
| Alternative abstract: | The paper considers the hardware implementation of a neural network for image recognition based on a learnable twodimensional separable transformation. The neural network was trained in Python using the PyTorch framework. A reference model in Python
is described. Hardware implementation in the Verilog language and testing on a set of MNIST handwritten digits have been implemented. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/60361 |
| Appears in Collections: | Компьютерные системы и сети : материалы 61-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов : сборник статей (2025)
|
