本文關(guān)鍵詞：基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實現(xiàn)方法

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【摘要】：提出了一種可以靈活適應(yīng)不同的工程應(yīng)用中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在規(guī)模、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、傳遞函數(shù)和學(xué)習(xí)算法上的變化,并能及時根據(jù)市場需求快速建立原型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件可重構(gòu)實現(xiàn)方法.對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可重構(gòu)特征進行了分析,提出了三種主要的可重構(gòu)單元;研究了可重構(gòu)的脈動體系結(jié)構(gòu)及BP網(wǎng)絡(luò)到該結(jié)構(gòu)映射算法;探討了具體實現(xiàn)的相關(guān)問題.結(jié)果表明,這種方法不僅靈活性強,其實現(xiàn)的硬件也有較高的性價比,使用一片F(xiàn)PGA中的22個乘法器工作于100MHz時,學(xué)習(xí)速度可達432MCUPS.
【作者單位】： 北京科技大學(xué)信息工程學(xué)院 北京科技大學(xué)信息工程學(xué)院 北京科技大學(xué)信息工程學(xué)院 北京科技大學(xué)信息工程學(xué)院
【分類號】：TP183;TP391.4
【正文快照】： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能控制、模式識別等領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛,但是傳統(tǒng)的基于通用處理器的軟件實現(xiàn)方法存在兩個主要問題:一是并行程度較低,計算速度無法滿足現(xiàn)場的實時性需求;二是很多嵌入式應(yīng)用對系統(tǒng)的穩(wěn)定性、芯片的功率及尺寸都有較苛刻的限制.為此,研究人員提出了多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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