Deep Learning on FPGA (Simulation and Implementation)

Abstract

Although some progress has been made in the field of artificial intelligence, the field of research in it is still expanding and this is confirmed by new research, such as image recognition, fingerprinting image classification, and other studies in this field. That is why in this study we wanted to deal with the use of the convolutional neural network in terms of its structure and how it works in image processing to distinguish between different images to classify it, as we taught the machine to identify four cases of lung x-ray from pneumonia, covid, tuberculosis, normal. In addition, we will discuss the binarized neural network, and we will apply it in practice through the process of recognizing handwritten numbers and letters.

على الرغم من إحراز بعض التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي، إلا أن مجال البحث فيه مزال فيه متسع و هذا ما تؤكده الأبحاث الجديدة، مثل التعرف على الصور، و بصمات الأصابع، و تصنيف الصور و غيرها من الدراسات في هذا المجال. لهذا أردنا في هذه الدراسة تناولنا استخدام الشبكة العصبية التلافيفية من حيث هيكلها وكيف تعمل في معالجة الصور للتمييز بين الصور المختلفة لتصنيفها حيث قمنا بتعليم الالة لتعرف على اربع حالات للصورة السينية للرئة من كورونا، ورم، السل، عادي. و اضافتا الى ذالك سنتطرق للشبكة العصبية الثنائية و سنقوم بتطبيق عملي بها من خلال عملية التعرف على الارق ام و الاحرف المكتوبة بخط اليد.