基于FPGA的神经网络硬件实现方法

发布时间：2017-12-08 03:06

  本文关键词：基于FPGA的神经网络硬件实现方法

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【摘要】：提出了一种可以灵活适应不同的工程应用中神经网络在规模、拓扑结构、传递函数和学习算法上的变化,并能及时根据市场需求快速建立原型的神经网络硬件可重构实现方法.对神经网络的可重构特征进行了分析,提出了三种主要的可重构单元;研究了可重构的脉动体系结构及BP网络到该结构映射算法;探讨了具体实现的相关问题.结果表明,这种方法不仅灵活性强,其实现的硬件也有较高的性价比,使用一片FPGA中的22个乘法器工作于100MHz时,学习速度可达432MCUPS.
【作者单位】： 北京科技大学信息工程学院 北京科技大学信息工程学院 北京科技大学信息工程学院 北京科技大学信息工程学院
【分类号】：TP183;TP391.4
【正文快照】： 人工神经网络在智能控制、模式识别等领域中应用广泛,但是传统的基于通用处理器的软件实现方法存在两个主要问题:一是并行程度较低,计算速度无法满足现场的实时性需求;二是很多嵌入式应用对系统的稳定性、芯片的功率及尺寸都有较苛刻的限制.为此,研究人员提出了多种神经网络

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本文编号：1264788