面向可重构平台的卷积神经网络加速技术的深度剖析与创新策略研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，人工智能技术呈现出迅猛发展的态势，其中卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的重要分支，在众多领域展现出了强大的应用潜力，成为推动各领域技术革新的关键力量。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组件，能够自动提取数据的特征，实现对图像、视频、语音等多种类型数据的高效处理。

在图像识别领域，CNN发挥着不可替代的作用，如在MNIST手写数字识别任务中，CNN能够达到极高的准确率，为文档处理、邮政分拣等实际应用提供了有力支持