典型文献
BP神经网络FPGA实现结构的优化设计
文献摘要：
为了实现反向传播(back propagation,BP)神经网络的现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)处理速度的提升和资源消耗的降低,提出一种总体设计和关键模块融合优化的BP神经网络的FPGA实现结构.利用定点数据量化和流水线结构,提高系统的处理速度;采用二次方程多段拟合Sigmoid激活函数,降低计算复杂度;通过调整并行转串行模块与激活函数模块的处理顺序,减少了95％的激活函数模块的使用,降低了资源消耗;采用一种网络原始权值读取与更新权值存储交替流水进行的双端口RAM存取方法,以提高数据存取的速度、降低存储资源消耗.经过对硬件优化设计的字符和服装识别实验验证,结果表明,优化后的总逻辑单元使用率为原来的31％.在FPGA中优化结构实现单样本前向传播与反向传播所用时间为24.332μs,为软件MATLAB实现时间的45.63％,提高了BP神经网络的运算速度.
文献关键词：
BP神经网络;现场可编程门阵列(FPGA);硬件实现结构;流水线;并行结构
中图分类号：
作者姓名：
谭会生;徐界铭;张驾祥
作者机构：
湖南工业大学 轨道交通学院,湖南 株洲 412000;长沙理工大学 近地空间电磁环境监测与建模湖南省普通高校重点实验室,长沙 410000
文献出处：
引用格式：
[1]谭会生;徐界铭;张驾祥-.BP神经网络FPGA实现结构的优化设计)[J].计算机工程与应用,2022(21):264-271
A类：
硬件实现结构
B类：
FPGA,反向传播,back,propagation,现场可编程门阵列,field,programmable,gate,array,处理速度,资源消耗,总体设计,模块融合,定点数,数据量化,流水线结构,二次方程,多段,Sigmoid,激活函数,低计算复杂度,串行,理顺,权值,读取,双端口,RAM,存取方法,数据存取,存储资源,字符,服装,优化结构,单样本,并行结构
AB值：
0.382322
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