本文關(guān)鍵詞：基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實現(xiàn)方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《電子科技大學》 2012年

基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實現(xiàn)的研究與設(shè)計

劉培龍  

【摘要】：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANNs)是一個由大量相互連接的神經(jīng)元組成的并行計算系統(tǒng)。如今,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在信號處理、醫(yī)療、控制系統(tǒng)、商業(yè)、模式識別、語音識別等多個領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。通常神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)都是采用基于軟件的方法,但是在很多情況下必須要求神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠進行實時運算,這是軟件實現(xiàn)方法所不能實現(xiàn)的,所以必須尋求一種硬件實現(xiàn)的方法,能夠體現(xiàn)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固有的并行處理特性,提高處理的速度。基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實現(xiàn)方法不僅能夠提高處理速度,而且還能夠節(jié)省硬件資源。 首先介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實現(xiàn)的方法和意義,以及典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習模式,拓撲結(jié)構(gòu)以及激勵函數(shù)進行了討論。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實現(xiàn)最重要的問題之一就是激勵函數(shù)的硬件實現(xiàn),選定Sigmoid函數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵函數(shù),Gauss函數(shù)作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵函數(shù)。利用查找表和分段非線性函數(shù)逼近相結(jié)合的方法在FPGA上實現(xiàn)了Sigmoid函數(shù),同樣利用Xilinx的CORDIC算法IP核在FPGA上實現(xiàn)了Gauss函數(shù),都做了仿真和誤差分析,滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對精度的要求。其次,重點介紹了基于FPGA的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計方法,對各個模塊都進行了詳細的設(shè)計。最后,通過Verilog HDL硬件描述語言描述,利用ModelSim6.1仿真軟件和Xilinx公司的ISE10.1平臺對設(shè)計的BP網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)進行了仿真驗證以及邏輯綜合。并且進行了誤差分析和性能評估,誤差在10-2～10-3數(shù)量級,可以滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精度的要求,最高時鐘頻率可以達到100MHz左右,基本上可以滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實時運算要求。

【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TN791;TP183
【目錄】：

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