基于FPGA的卷积神经网络Softmax层实现

• 作者: 应三丛 李理
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 FPGA Softmax 分段拟合
• 年，卷（期）: xdjsjzxk_2017,（9）
• 页码范围: 21-24
• 页数: 4页
• 分类号: TP183

摘要

FPGA能够充分发挥卷积神经网络的并行特性,并在小尺寸、低功耗的条件下,实现卷积神经网络的运算,是人工智能研究和发展的新方向。其中,Softmax层函数是神经网络的输出层函数,主要用于神经网络的最后一层。首先简要介绍Softmax层函数,分析几种实现函数的方案,然后采用分段拟合的方法在MATLAB上对Softmax层函数进行逼近,对数据进行量化和分析,在FPGA平台用硬件描述语言实现Softmax层函数,并通过Vivado进行仿真,结果表明误差可以控制在较小数量级。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	应三丛	四川大学计算机学院	18	86	5.0	9.0
2	李理	四川大学计算机学院	5	40	3.0	5.0