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增加FPGA实现事件驱动视觉的图卷积的可扩展性
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究通过优化硬件模块和提出双步卷积方法，解决了图卷积神经网络在FPGA实现中的可扩展性问题，显著降低了查找表(LUT)的使用量，提高了GCNN的可扩展性。
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关键要点
- 本研究解决了图卷积神经网络在FPGA实现中的可扩展性问题。
- 通过优化硬件模块和提出双步卷积方法，显著降低了查找表(LUT)的使用量。
- 该方法提高了GCNN的可扩展性，适用于更多层次和更大规模的图。
- 研究结果适用于更动态的场景。
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