使用VHDL语言实现简单的卷积神经网络

下面使用VHDL编写一个完整的卷积神经网络（CNN）是一项非常复杂且耗时的任务，需要详细的设计和实现过程。在这里，我将提供一个简化版本的示例，展示如何使用VHDL实现一个基本的卷积层。

首先，我们需要定义一些参数来描述卷积层的结构和操作。在这个示例中，我们假设输入图像是一个2D的灰度图像，卷积核是一个3x3的窗口，步幅为1，padding为0，激活函数为ReLU。

library ieee;
use ieee.std_logic_1164.all;
use ieee.numeric_std.all;

entity simple_convolution is
    generic (
        DATA_WIDTH  : natural := 8                     -- 数据位宽
    );
    port (
        input_image   : in  std_logic_vector(DATA_WIDTH-1 downto 0)    -- 输入图像
                         (2 downto 0, 2 downto 0);
        output_image  : out std_logic_vector(DATA_WIDTH-1 downto 0)    -- 输出特征图
                         (0 downto 0, 0 downto 0)
    );
end entity simple_convolution;

architecture behavioral of simple_convolution is
    constant KERNEL_SIZE : natural := 3;                 -- 卷积核尺寸
    constant WINDOW_SIZE : natural := KERNEL_SIZE * KERNEL_SIZE;
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