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前言
最近从FPGA原厂离职，闲下来，开始学点新东西。人工智能的发展，离不开神经网络，所以，作为一个FPGA开发者，如果不想与时代脱钩，掌握一些神经网络知识，是必备的。
神经网络在FPGA上部署的意义：
神经网络在FPGA（现场可编程门阵列）上部署的目的是为了实现高效、低延迟的推理计算。FPGA具有高度并行处理能力和可定制硬件架构，能够加速神经网络的计算速度，降低功耗，并在实时应用中提供更快的响应时间。这在边缘计算、嵌入式系统和对性能要求苛刻的应用（如自动驾驶、医疗影像分析和金融交易）中特别有意义，因为它可以在有限的硬件资源下实现高效的深度学习推理，从而提升系统的整体性能和效能。
基于此，我新开了个专栏：神经网络训练，后面会持续更新文章，有兴趣的欢迎订阅，一起交流相关技术。
文章汇总：
一、基础篇：
1、神经网络训练（一）:基于残差连接的图片分类网络(基础版)
https://blog.csdn.net/weixin_46423500/article/details/140113796
二、进阶篇
1、神经网络训练（二）:基于残差连接的图片分类网络(进阶篇①)
https://blog.csdn.net/weixin_46423500/article/details/140608320
2、神经网络训练（二）:基于残差连接的图片分类网络(进阶篇②)
https://blog.csdn.net/weixin_46423500/article/details/140802832
3、神经网络训练（二）:基于残差连接的图片分类网络(进阶篇③)
https://blog.csdn.net/weixin_46423500/article/details/140890884
三、部署篇
1、FPGA上部署ResNet，还在撰写中~