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基于FPGA的BP神经网络硬件实现及改进 被引量:6
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作者 杨景明 杜韦江 +2 位作者 吴绍坤 李良 魏立新 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第6期1733-1737,1773,共6页
针对现场可编程逻辑门阵列(FPGA)实现BP神经网络仍存在的激活函数实现困难及输入输出吞吐量不够等几个关键性问题,采用平滑插值法对S型激活函数做进一步改进,在中间数据存储中提出采用寄存器循环缓存方式,在网络搭建中利用高效的FPGA深... 针对现场可编程逻辑门阵列(FPGA)实现BP神经网络仍存在的激活函数实现困难及输入输出吞吐量不够等几个关键性问题,采用平滑插值法对S型激活函数做进一步改进,在中间数据存储中提出采用寄存器循环缓存方式,在网络搭建中利用高效的FPGA深度流水线技术实现网络的串并联。通过上述3点技术处理,进一步提高BP神经网络的运算速度。实验数据统计分析结果表明,网络与期望输出全部样本误差均小于0.01情况下,收敛速度几近超出软件实现速度3个数量级,为人工神经网络的硬件实现提供了理论依据。 展开更多
关键词 现场可编程逻辑门阵列 BP神经网络 流水线 硬件实现 循环缓存器
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