Digit recognition using FPGA implementation of neural network

Rozpoznawanie obrazów jest coraz szerzej wykorzystywanew branży informatycznej.Nieustannie rosnące rozmiary architektur sieci neuronowych wymagająsprzętu zdolnego do wykonywania bardzo dużej ilości obliczeń,aby model sieci był zdolny do wnioskowania w czasie rzeczywistym.Do tego zastosowania idealnie nadają się układy FPGA, które umożliwiają masywnezrównoleglenie obliczeń, dzięki czemu wnioskowanie sieci jest wykonywaneznacznie szybciej niż przy wykorzystaniu standardowych procesorów CPU.Celem tej pracy jest implementacja na układzie FPGA sieci neuronowej,która zostanie wytrenowana do rozpoznawania cyfr oraz przygotowanieśrodowiska, w której sieć będzie działać.Image recognition is more and more widely used in the IT industry.Continuously growing size of neural network architectures demandsuse of hardware capable of performing a lot of computationsso the model is able to infer in real time.FPGAs are excellent for this purpose. They provide the possibility formassive parallel computing, so that neural network interference is donesignificantly faster than using regular CPU.The goal of this work is to implement neural network trained to recognisedigits using FPGA as well as prepare the environmentwhere the network is to be run