基于FPGA的基底核神经网络的实现

• 作者: 刘斌 孙凡 李会艳 段海龙
• 来源期刊: 天津职业技术师范大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: FPGA 基底核 神经元网络 分段线性逼近法 突触电流
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: TN791
• 字数: 3793字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19573/j.issn2095-0926.201704002

摘要

提出一种基于FPGA的基底核神经网络的实现方法.采用分段线性逼近法对原始的Izhikevich神经元数学模型进行处理,根据突触耦合原理运用DSP Builder和Simulink搭建基底核神经网络模型并进行软件仿真,运用Quarstus Ⅱ将搭建的基底核神经元网络模型下载到FPGA神经元仿真平台中并对其生物动力学放电特性进行分析.结果表明:采用分段线性逼近法完全能够实现Izhikevich神经元模型的放电特性,并且相对于原始方法节约了大量的逻辑资源;采用FPGA神经元仿真平台能够再现基底核神经网络的生物动力学特性,能够应用于大规模神经元网络的生物动力学特性研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段海龙	天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室	19	68	4.0	8.0
2	李会艳	天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室	13	26	3.0	4.0
3	孙凡	天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室	3	7	2.0	2.0
4	刘斌	天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室	14	90	4.0	9.0