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摘要:
为了能够在真实硬件平台上进行实现,对原有的误差校正构造性神经网络算法进行了优化,并对优化后的误差修正算法进行了FPGA设计与实现。提出算法通过在自动生成一个合适的神经架构的同时对二个参数进行设置来提高算法性能。对这种算法实现的所有步骤进行了全面的描述并利用两种基准问题对结果进行了深入分析。结果显示,与标准的基于个人计算机( PC)的实现相比,提出的神经网络算法FPGA实现在计算速度方面有着明显的提高,由此证明了FPGA在误差校正算法神经计算任务中的实用性及适用性。
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文献信息
篇名 基于FPGA的误差校正神经网络算法设计与实现
来源期刊 电子器件 学科 工学
关键词 FPGA 构造型神经网络( CoNN) 误差校正 阈值网络
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 电子电路设计分析及应用
研究方向 页码范围 939-945
页数 7页 分类号 TP391
字数 7325字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-9490.2015.04.044
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 朱承 29 41 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
FPGA
构造型神经网络( CoNN)
误差校正
阈值网络
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子器件
双月刊
1005-9490
32-1416/TN
大16开
南京市四牌楼2号
1978
chi
出版文献量(篇)
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