基于FPGA的神经网络硬件实现方法

• 作者: 万勇 李占才 李昂 王沁
• 来源期刊: 北京科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 FPGA 可重构 脉动阵列
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 控制与决策
• 页码范围: 90-95
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 4808字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-053X.2007.01.020

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100 MHz时,学习速度可达432 MCUPS.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李占才	北京科技大学信息工程学院	25	263	9.0	15.0
2	王沁	北京科技大学信息工程学院	145	1212	18.0	29.0
3	李昂	北京科技大学信息工程学院	12	108	5.0	10.0
4	万勇	北京科技大学信息工程学院	10	93	5.0	9.0