本文關鍵詞：基于FPGA的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡可配置硬件實現(xiàn)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：聯(lián)想記憶是生物體大腦的重要功能。1982年由Hopfield教授提出的單層全互聯(lián)的反饋網(wǎng)絡——Hopfield人工神經(jīng)網(wǎng)絡,被廣泛用于大腦聯(lián)想記憶功能的模擬與研究。對于Hopfield網(wǎng)絡的功能實現(xiàn)和應用通常采用基于計算機的軟件仿真方法,這種方法不能真正發(fā)揮神經(jīng)網(wǎng)絡并行處理、分布存儲的特點,以及自適應能力強、魯棒性強的優(yōu)勢。因此,硬件實現(xiàn)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡成為研究熱點。目前,為了實現(xiàn)大規(guī)模的Hopfield網(wǎng)絡,硬件實現(xiàn)方法主要是基于超大規(guī)模集成電路(VLSI)技術(shù),包括采用模擬電路、數(shù)字電路或模/數(shù)混合電路設計技術(shù)。而基于FPGA的實現(xiàn)方法,由于具有實現(xiàn)方便、價格合理、設計靈活的特點,正在成為Hopfield網(wǎng)絡硬件實現(xiàn)的主要方法之一。但現(xiàn)有的Hopfield網(wǎng)絡硬件實現(xiàn)方法大多是針對某一具體應用,實現(xiàn)固定網(wǎng)絡規(guī)模,同時,為了簡化設計過程和降低設計難度通常采用定點運算方式,因此,缺少通用性、靈活性,難以實現(xiàn)高性能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。因此,迫切需要一種基于FPGA,能夠根據(jù)需求靈活改變網(wǎng)絡規(guī)模和運算精度的、通用的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡硬件實現(xiàn)方法。本論文提出了一種基于FPGA的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡可配置的模塊化硬件實現(xiàn)方法。首先根據(jù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡的整體運行過程,將模型模塊化;其次,采用硬件描述語言對各模塊進行描述,完成模塊的數(shù)字化,從而形成通用的硬件實現(xiàn)功能模塊庫;最后,在實際應用時,根據(jù)需求通過將各模塊組合,就可以構(gòu)造出所需的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡硬件。網(wǎng)絡的可配置通過設定通用參數(shù)完成,在構(gòu)建網(wǎng)絡時,通過傳遞通用參數(shù),即可完成對網(wǎng)絡規(guī)模、乘累加器結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)位寬的靈活配置。為驗證該方法的有效性,本研究將MATLAB與FPGA相結(jié)合,構(gòu)建了用于數(shù)字識別的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡硬件測試系統(tǒng)。測試結(jié)果表明,本研究所提出的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡的硬件實現(xiàn)方法具有靈活的網(wǎng)絡規(guī)�？膳渲媚芰�,也具有可以根據(jù)實際應用,靈活進行資源占用和運行速度調(diào)整的能力。系統(tǒng)運行速度的測試結(jié)果表明,相對于軟件實現(xiàn)方法,硬件實現(xiàn)的Hopfield網(wǎng)絡具有很高的運行速度,可以適合高速、智能信息處理的應用需求。本研究為Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡高級應用提供了新的方法,也可為其他類型人工神經(jīng)網(wǎng)絡的硬件實現(xiàn)提供有價值的借鑒。
【關鍵詞】：聯(lián)想記憶 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡 FPGA 可配置 模塊化
【學位授予單位】：東北師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;R338.64
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 引言8-21
• 1.1 研究背景8
• 1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡概述8-13
• 1.2.1 常用人工神經(jīng)元模型9-10
• 1.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的分類10-13
• 1.3 聯(lián)想記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡13-17
• 1.3.1 聯(lián)想記憶13
• 1.3.2 聯(lián)想記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型13-17
• 1.3.3 聯(lián)想記憶的工作過程17
• 1.4 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡硬件實現(xiàn)方法研究現(xiàn)狀17-19
• 1.5 論文研究意義19-20
• 1.6 論文結(jié)構(gòu)20
• 1.7 本章小結(jié)20-21
• 2 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡模型21-27
• 2.1 網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)21-22
• 2.2 工作過程22-23
• 2.3 學習算法23-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 3 Hopfield網(wǎng)絡的硬件實現(xiàn)27-55
• 3.1 模塊劃分27-28
• 3.2 各模塊的VHDL描述28-48
• 3.2.1 浮點數(shù)設計28-30
• 3.2.2 輸入處理模塊30
• 3.2.3 學習模塊30-34
• 3.2.4 網(wǎng)絡連接與突觸權(quán)值存儲模塊34-37
• 3.2.5 神經(jīng)元模塊37-47
• 3.2.6 輸出處理模塊47-48
• 3.3 可配置功能的實現(xiàn)48-50
• 3.3.1 數(shù)據(jù)位寬可配置實現(xiàn)48-49
• 3.3.2 模塊端口可配置實現(xiàn)49
• 3.3.3 神經(jīng)元模塊可配置實現(xiàn)49-50
• 3.4 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡的FPGA可配置模塊化實現(xiàn)50-53
• 3.5 本章小結(jié)53-55
• 4 基于FPGA的硬件Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)測試55-76
• 4.1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)55
• 4.2 系統(tǒng)實現(xiàn)方法55-70
• 4.2.1 上位機界面與功能設計55-60
• 4.2.2 通信串口設計實現(xiàn)60-67
• 4.2.3 下位機功能設計67-68
• 4.2.4 系統(tǒng)運行流程68-70
• 4.3 功能測試70-73
• 4.3.1 64 個神經(jīng)元的網(wǎng)絡的識別結(jié)果70-71
• 4.3.2 100 個神經(jīng)元的網(wǎng)絡的識別結(jié)果71-73
• 4.3.3 功能測試結(jié)果分析73
• 4.4 性能測試73-75
• 4.4.1 64 個神經(jīng)元的網(wǎng)絡性能測試結(jié)果74
• 4.4.2 100 個神經(jīng)元的網(wǎng)絡性能測試結(jié)果74
• 4.4.3 性能測試結(jié)果分析74-75
• 4.4.4 性能測試結(jié)論75
• 4.5 本章小結(jié)75-76
• 5 結(jié)論及展望76-78
• 5.1 論文結(jié)論76
• 5.2 論文展望76-78
• 參考文獻78-81
• 致謝81-82
• 在學期間公開發(fā)表論文及著作情況82

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本文編號：310173