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使用PYNQ训练和实现二值神经网络（BNN）：加速边缘智能的新途径
在人工智能（AI）的浪潮中，深度学习模型正逐渐渗透到各个行业和领域。然而，传统的深度学习模型通常计算量大、功耗高，难以在资源受限的边缘设备上实现高效运行。为了解决这一问题，二值神经网络（BNN）应运而生。BNN通过将权重和激活值二值化（即取值为+1或-1），极大地降低了计算复杂度和功耗，使其更适合在边缘设备上部署。本文将介绍如何使用PYNQ平台来训练和实现BNN，并附上相关代码示例。
在人工智能（AI）的浪潮中，深度学习模型正逐渐渗透到各个行业和领域。然而，传统的深度学习模型通常计算量大、功耗高，难以在资源受限的边缘设备上实现高效运行。为了解决这一问题，二值神经网络（BNN）应运而生。BNN通过将权重和激活值二值化（即取值为+1或-1），极大地降低了计算复杂度和功耗，使其更适合在边缘设备上部署。本文将介绍如何使用PYNQ平台来训练和实现BNN，并附上相关代码示例。
