本文關(guān)鍵詞：一種自適應(yīng)訓(xùn)練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FPGA設(shè)計(jì)　出處：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2016年15期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： FPGA BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 線性擬合 非線性擬合 自適應(yīng)訓(xùn)練

【摘要】：為解決軟件實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在并行度不高、速度慢的缺點(diǎn)以及傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件設(shè)計(jì)資源利用高、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練不可控的不足,提出了一種新的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FPGA設(shè)計(jì)方法。該方法通過基于對(duì)稱性的分段線性擬合和非線性擬合實(shí)現(xiàn)Sigmoid激勵(lì)函數(shù)和利用有限狀態(tài)機(jī)實(shí)現(xiàn)基于誤差的訓(xùn)練次數(shù)自適應(yīng)。應(yīng)用Verilog HDL語言設(shè)計(jì)1-3-1三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近y=cos x函數(shù),網(wǎng)絡(luò)的資源占用為2 756 LEs,訓(xùn)練次數(shù)為1 583次,網(wǎng)絡(luò)測試樣本的平均相對(duì)誤差為0.6%,最高時(shí)鐘頻率為82.3 MHz。驗(yàn)證結(jié)果表明該方法設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)資源占用少,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練可自動(dòng)控制,同時(shí)還具有精度高,運(yùn)行速度快的優(yōu)點(diǎn)。
[Abstract]:In order to solve the shortcomings of low degree of parallelism and slow speed in the software implementation of neural networks and the shortcomings of high utilization of hardware design resources of traditional neural networks and uncontrollable network training. In this paper, a new design method of BP neural network FPGA is proposed, which realizes the Sigmoid excitation function by piecewise linear fitting and nonlinear fitting based on symmetry, and uses finite state machine to realize the design based on finite state machine. Adaptive training times for errors. Application of Verilog. The 1-3-1 three-layer BP neural network is designed by HDL language to approximate YCocos x function. The resource occupation of the network is 2 756 LEs, the number of training is 1 583, and the average relative error of the network test sample is 0.6%. The highest clock frequency is 82.3 MHz. The verification results show that the proposed method has the advantages of less resource consumption, automatic control of network training, high precision and fast running speed.
【作者單位】： 武漢大學(xué)物理科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61204096,61404094,61574102) 湖北省科技支撐計(jì)劃(2015CFB536)
【分類號(hào)】：TN791;TP183
【正文快照】： 0引言人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNs)[1]通常都是采用基于軟件的方法實(shí)現(xiàn)。但作為一個(gè)并行計(jì)算系統(tǒng),軟件實(shí)現(xiàn)的方法存在速度慢的缺點(diǎn),而硬件方式具有高并行性的特點(diǎn),適合于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。FPGA作為一種通用的硬件設(shè)計(jì)平臺(tái),其內(nèi)部分布式的資源與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)非常契合,是一個(gè)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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