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文檔簡介
1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡ANNs(Artificial Neural Network)是一個模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和關系、由物理可實現(xiàn)的大量相互連接的處理單元組成的系統(tǒng)。如今,人工神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)在多個領域得到廣泛應用,比如信號處理、醫(yī)療衛(wèi)生、控制系統(tǒng)、模式識別等。我們常見的實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡的方法都是基于軟件的。由于軟件運算速度慢,所以要提出一種能夠滿足實時運算要求的新的神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)方法。本文實現(xiàn)了一種基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡,它的特點是并行運算,運算速度快。
2、該基于硬件實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡體現(xiàn)出神經(jīng)網(wǎng)絡固有的并行處理特性,處理速度得到大大提升。
本文首先介紹了如今人工神經(jīng)網(wǎng)絡研究的背景和國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡硬件實現(xiàn)的方法和意義。然后,對典型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行研究,包括具體的算法實現(xiàn)步驟。BP算法的實質(zhì)是采用梯度下降法來不斷修改神經(jīng)元之間的聯(lián)接權(quán)值,以此達到求解最優(yōu)解的目的。由于本設計主要以26個英文大寫字母的實時識別為應用背景,所以在介紹硬件實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡需要考慮的問題中,
3、對字母圖像的數(shù)字化過程也予以了考慮。隨后對硬件實現(xiàn)整個BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行模塊劃分,并對各個模塊進行硬件設計。其中,激勵函數(shù)的硬件實現(xiàn)是基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡硬件設計的重點。選用得到廣泛運用的Sigmoid函數(shù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡的激活函數(shù),并用查找表和分段線性函數(shù)逼近相結(jié)合的方法在FPGA上實現(xiàn)了Sigmoid函數(shù)。除此之外,在設計整個神經(jīng)網(wǎng)絡的體系結(jié)構(gòu)中采用了一種脈動陣列結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)體現(xiàn)出神經(jīng)網(wǎng)絡的并行特性,它的硬件實現(xiàn)能夠使得整個網(wǎng)絡的運
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