基于FPGA的稀疏化神经网络：计算加速与高效映射的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

随着人工智能技术的飞速发展，神经网络作为其核心组成部分，在众多领域取得了显著的成果。从最初简单的感知机模型，到如今复杂的深度学习模型，神经网络的发展历程见证了计算能力的提升和算法的不断创新。自20世纪40年代神经网络的概念被提出以来，其经历了多个发展阶段。早期的神经网络模型如多层感知器（MLP），虽然结构相对简单，但为后续的研究奠定了基础。随着时间的推移，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等相继出现，使得神经网络在图像识别、