【摘 要】
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基于卷积神经网络的心律识别算法能在终端中承担实时监测与预警功能,但网络规模制约了其在资源有限设备中的部署。参数量化作为常用的神经网络轻量化方法,以牺牲部分算法性能为代价压缩网络。本课题结合心律识别算法和参数量化方法,设计了一种面向心律识别的轻量化卷积神经网络,在保证心律识别算法一定精度的同时显著降低网络权重规模,为心律识别算法在资源受限设备上的实现提供了可能性。本文的研究工作主要有以下三点:1.本
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基于卷积神经网络的心律识别算法能在终端中承担实时监测与预警功能,但网络规模制约了其在资源有限设备中的部署。参数量化作为常用的神经网络轻量化方法,以牺牲部分算法性能为代价压缩网络。本课题结合心律识别算法和参数量化方法,设计了一种面向心律识别的轻量化卷积神经网络,在保证心律识别算法一定精度的同时显著降低网络权重规模,为心律识别算法在资源受限设备上的实现提供了可能性。本文的研究工作主要有以下三点:1.本文根据参数分布建立了网络层与量化位宽之间的映射关系,提出了基于贪婪算法的网络逐层量化算法,同时针对性能或资源需求提出了两种量化模式。2.设计了面向心电图片段的心律识别卷积神经网络算法,实现对心律端到端的识别。3.本文通过算法与神经网络加速器的协同设计,设计了面向心律识别算法的卷积神经网络加速器。本文设计的心律识别卷积神经网络在MIT-BIH Arrhythmia数据集中实现了95.72%的分类准确率。应用基于贪婪算法的网络逐层量化后,两种量化模式分别实现了6.83倍和15.50倍的网络压缩率,并在同等测试条件下保持95.39%和93.09%识别准确率。本文搭建的面向心律识别算法的卷积神经网络加速器在Xilinx Zynq-7035开发板上实现了95.72%的识别准确率和4倍的压缩率。
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