基于Σ-△调制的单比特非线性BP人工神经网络的硬件实现

• 作者: 孟桥 梁勇 郭晓丹
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 单比特 人工神经网络 非线性 BP网络 Sigma-Delta 可编程门阵列(FPGA)
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 先进制造与自动化技术
• 页码范围: 1316-1322
• 页数: 7页
• 字数: 3899字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2013.12.015

摘要

提出了一种基于∑-△调制(SDM)的单比特BP人工神经网络的硬件实现方法.设计了基于∑-△单比特信号的非线性立方根运算单元,并以此为激活函数单元构建了BP人工神经网络,网络中各神经元的输入输出均为基于∑-△调制的单比特信号.在此基础上实现S函数逼近和网络隐含层的非线性输出.同时采用低环路延时加法器、混合信号乘法器作为关键运算单元,减少了硬件消耗,提高了运算精度.最后在可编程门阵列(FPGA)上实现整个非线性BP人工神经网络,并通过函数逼近的实例验证了该网络的功能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟桥	东南大学教育部射频与光电集成电路研究中心	56	291	8.0	14.0
2	梁勇	东南大学射频与光电集成电路研究所	10	54	4.0	7.0
3	郭晓丹	东南大学射频与光电集成电路研究所	4	7	2.0	2.0