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基于FPGA的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方法的研究
引言
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問題。目前實(shí)現(xiàn)ANN還主要依靠軟件程序．但是依靠程序很難達(dá)到實(shí)時(shí)性的要求。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在FPGA上實(shí)現(xiàn)是獨(dú)立于馮·諾依曼架構(gòu)，利用FPGA的并行性，在一些實(shí)時(shí)性要求很強(qiáng)的領(lǐng)域應(yīng)用。通用計(jì)算機(jī)雖然編程容易，但是很多時(shí)間浪費(fèi)在分析指令，讀出寫入數(shù)據(jù)等。于是人們想利用ASIC(專用計(jì)算芯片)完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算任務(wù)，但是由于資源有限，這種芯片只限于實(shí)現(xiàn)特定的算法結(jié)構(gòu)和小規(guī)模網(wǎng)絡(luò)，而且專用芯片的制作成本很高，只適合大批量生產(chǎn)。
可編程邏輯器件FPGA的出現(xiàn)給IC設(shè)計(jì)行業(yè)一個(gè)很強(qiáng)的工具，它可以小成本的開發(fā)一些專用芯片，如果開發(fā)是成功的可以考慮流片生產(chǎn)。用FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比ASIC神經(jīng)計(jì)算單元更容易實(shí)現(xiàn)，利用可編程邏輯，F(xiàn)PGA可以實(shí)現(xiàn)像軟件一樣的設(shè)計(jì)靈活性，特別是對(duì)于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)周期大大縮短，其內(nèi)部的重構(gòu)邏輯模塊(ConfigurableLogicBlocks，CLBs)包含若干邏輯單元，利用固有的可重構(gòu)路徑結(jié)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)高效率的連接。此外，現(xiàn)在正在開發(fā)中的一種神經(jīng)計(jì)算芯片為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)提出了一種新的有效方法。
1FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題分析
(1)選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)
不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有不同的應(yīng)用，而且不同的網(wǎng)絡(luò)完成知識(shí)表達(dá)的機(jī)理是不同的，某一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是萬(wàn)能的．對(duì)于實(shí)際問題，首先要做的就是選擇針對(duì)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如線性分類問題可以用簡(jiǎn)單的感知器，對(duì)于復(fù)雜的分類問題，函數(shù)逼近問題可以使用BP網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于一些聚類問題可以使用徑向基(RBF)網(wǎng)絡(luò)等。以BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為例，這種被廣泛采用的架構(gòu)由具有錯(cuò)誤反向傳播算法的多層感知器構(gòu)成(MultilayerPerceptronsu-singBack-Propagation，MLP-BP)，訓(xùn)練一個(gè)BP網(wǎng)絡(luò)主要的問題就在于：訓(xùn)練開始之前，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)缺乏一種明確的確定方法。而進(jìn)行各種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的實(shí)驗(yàn)并不那么容易，因?yàn)閷?duì)于每一個(gè)訓(xùn)練周期都要消耗很長(zhǎng)的時(shí)間，特別是復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，更是如此；其次，對(duì)于硬件而言，最合適的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算法則不僅在于它達(dá)到收斂有多么快，還要考慮是否容易在硬件上實(shí)現(xiàn)且這種實(shí)現(xiàn)代價(jià)和性能如何；另外，對(duì)于同一種NN(NeuralNet-work)。其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的收斂特性以及知識(shí)表達(dá)特性都有影響，一般增加網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元或者神經(jīng)元的層數(shù)，是可以增加網(wǎng)絡(luò)的逼近能力，但是可能會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)收斂情況，而且還可能會(huì)因?yàn)檫^適應(yīng)(Overfit)而失去泛化能力。
(2)正確選擇數(shù)值表達(dá)形式
精度的選擇對(duì)處理密度(與耗費(fèi)的硬件資源成反比)有直接影響。其中浮點(diǎn)數(shù)可以在計(jì)算機(jī)中表達(dá)實(shí)數(shù)，它有相對(duì)高的精度和大的動(dòng)態(tài)范圍，使用浮點(diǎn)數(shù)使得計(jì)算更為精確，但是在FPGA上實(shí)現(xiàn)浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)，而且會(huì)耗費(fèi)很多硬件資源。盡管如此，加拿大研究人員MedhatMoussaandShawkiArei-bi仍然實(shí)現(xiàn)了浮點(diǎn)數(shù)的運(yùn)算，并進(jìn)行了詳細(xì)的對(duì)比分析。
對(duì)于MLP-BP而言，HoltandBaker憑借仿真和理論分析指出16為定點(diǎn)(1位標(biāo)志位，3位整數(shù)位和12位小數(shù)位)是最小可允許的精度表示(指可以達(dá)到收斂)。以邏輯XOR問題為例，文獻(xiàn)[1]中表格2．5(見表1)表明與基于FPGA的MLP-BP浮點(diǎn)法實(shí)現(xiàn)相比，定點(diǎn)法實(shí)現(xiàn)在速度上高出12倍，面積上是浮點(diǎn)實(shí)現(xiàn)的1／13，而且有更高的處理密度。
同時(shí)數(shù)據(jù)也說明基于FPGA的16位定點(diǎn)MLP-BP實(shí)現(xiàn)在處理密度上高于基于軟件方法的MLP-BP實(shí)現(xiàn)，這最好地證明可重構(gòu)計(jì)算方法的處理密度優(yōu)勢(shì)。應(yīng)該說，在這種應(yīng)用中浮點(diǎn)數(shù)遠(yuǎn)不如定點(diǎn)數(shù)合適。但是定點(diǎn)數(shù)表示的缺點(diǎn)在于有限精度，盡管如此，對(duì)于不同的應(yīng)用選擇合適的字長(zhǎng)精度，仍然可以得到收斂。因此，目前基于FPGA的ANN大多數(shù)是使用定點(diǎn)數(shù)進(jìn)行計(jì)算的。
(3)門限非線性激活函數(shù)(Non-linearactivationFunction)的實(shí)現(xiàn)
ANN的知識(shí)表達(dá)特性與非線性逼近能力，有很大部分源自門限函數(shù)。在MLP網(wǎng)絡(luò)中，門限函數(shù)大部分是非線性函數(shù)(少數(shù)是線性函數(shù)，如輸出層的門限函數(shù))，但是非線性傳遞函數(shù)的直接硬件實(shí)現(xiàn)太昂貴，目前實(shí)現(xiàn)門限函數(shù)的方法主要有：查表法(look-upta-ble)、分段線性逼近、多項(xiàng)式近似法、有理近似法以及協(xié)調(diào)旋轉(zhuǎn)數(shù)字計(jì)算機(jī)(CoordinatedRotationDigitalCom-puter，CORDIC)法則，CORDIC法則實(shí)現(xiàn)函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于同一硬件資源能被若干個(gè)函數(shù)使用，但是性能相當(dāng)差，因此較少使用。而高次多項(xiàng)式近似法盡管可以實(shí)現(xiàn)低誤差近似，但是實(shí)現(xiàn)需要耗費(fèi)較高硬件資源。相對(duì)而言，查找表法和分段線性逼近法(注意：查找表不易太大，否則速度會(huì)慢且代價(jià)也大)更適合FPGA技術(shù)實(shí)現(xiàn)。其中分段線性近似法以y=c1+c2x的形式描述一種線性連接組合(如圖1所示)，如果線性函數(shù)的系數(shù)值為2的冪次，則激活函數(shù)可以由一系列移位和加法操作實(shí)現(xiàn)，許多神經(jīng)元的傳遞函數(shù)就是這樣實(shí)現(xiàn)的，而查找表法則是將事先計(jì)算的數(shù)值依次存儲(chǔ)在需要查詢的存儲(chǔ)器中來(lái)實(shí)現(xiàn)。
(4)面積節(jié)省及相關(guān)問題
為了最小化神經(jīng)元實(shí)現(xiàn)的面積，組成每個(gè)神經(jīng)元的各個(gè)HDL算法模塊的面積也應(yīng)該最小。乘法器以及基本的傳遞函數(shù)(例如，sigmoid激活函數(shù)tanh)是最占用面積的，這類問題非常依賴于所要求的精度，盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常并不要求很精確的計(jì)算，但是不同的應(yīng)用所要求的精度不同。一般來(lái)講，浮點(diǎn)運(yùn)算要比定點(diǎn)運(yùn)算需要更大的面積，比如浮點(diǎn)運(yùn)算中的并行加法器本質(zhì)上是定點(diǎn)運(yùn)算超前加法器加上必要的邏輯塊，減法器、乘法器也類似如此，這在激活函數(shù)實(shí)現(xiàn)方面更加突出，文獻(xiàn)[1]中面積優(yōu)化對(duì)比顯示，32位浮點(diǎn)運(yùn)算要比16位定點(diǎn)運(yùn)算大250倍。另外，對(duì)于小型網(wǎng)絡(luò)，分布式存儲(chǔ)器很適合權(quán)值存放，但是對(duì)于大型網(wǎng)絡(luò)，權(quán)值存儲(chǔ)器不應(yīng)該被放置在FPGA中，因此當(dāng)ANN得到有效實(shí)現(xiàn)的時(shí)候，就要認(rèn)真考慮存儲(chǔ)器的存取問題。其次，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用有一個(gè)顯著的缺陷：在神經(jīng)計(jì)算方面，不同運(yùn)算的計(jì)算時(shí)間和實(shí)現(xiàn)面積并不平衡。在許多標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)模式中，計(jì)算時(shí)間的大部分用在需要乘法器和加法器的矩陣向量運(yùn)算中，而很多耗費(fèi)面積的運(yùn)算如激活函數(shù)，又必須被實(shí)現(xiàn)(它們占用很少的運(yùn)算時(shí)間)，而FPGA的面積是嚴(yán)格一定的，因此可將面積的相當(dāng)一部分用來(lái)實(shí)現(xiàn)這些運(yùn)算，以至于FPGA僅剩的一小部分卻實(shí)現(xiàn)幾乎所有的運(yùn)算時(shí)間。
(5)資源和計(jì)算速度的平衡(Trade-off)
對(duì)于FPGA，科學(xué)的設(shè)計(jì)目標(biāo)應(yīng)該是在滿足設(shè)計(jì)時(shí)序要求(包括對(duì)設(shè)計(jì)最高頻率的要求)的前提下，占用最少的芯片資源，或者在所規(guī)定的占用資源下，使設(shè)計(jì)的時(shí)序余量更大，頻率更高。這兩種目標(biāo)充分體現(xiàn)了資源和速度的平衡思想。作為矛盾的兩個(gè)組成部分，資源和速度的地位是不一樣的。相比之下，滿足時(shí)序、工作頻率的要求更重要一些，當(dāng)兩者沖突時(shí)，采用速度優(yōu)先的準(zhǔn)則。
例如，ANN的FPGA實(shí)現(xiàn)需要各種字長(zhǎng)的乘法器，如果可以提出一種新的運(yùn)算法則，從而用FPGA實(shí)現(xiàn)變字長(zhǎng)的乘法器，則可以根據(jù)需要調(diào)整字長(zhǎng)，從而提高運(yùn)算速度的可能性，其中，基于BoothEncodedopti-mizedwallencetree架構(gòu)(見圖2)就可以得到快速高效的乘法器，這種方式實(shí)現(xiàn)的乘法器比現(xiàn)在所用的基于FPGA的乘法器的處理速度快20％)。
(6)亟待解決的問題
FPGA憑借其如同軟件實(shí)現(xiàn)一樣的靈活性，集合了硬件實(shí)現(xiàn)高效和并行性的優(yōu)點(diǎn)，好像非常適合神經(jīng)實(shí)現(xiàn)的正常需要，但是，F(xiàn)PGA的二維拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不能處理標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則但復(fù)雜的連線問題，而且FPGA仍然實(shí)現(xiàn)很有限的邏輯門數(shù)目，相反，神經(jīng)計(jì)算則需要相當(dāng)耗費(fèi)資源的模塊(激活函數(shù)，乘法器)。這樣對(duì)于FP-GA，可用的CLBs中部分將被用來(lái)增加路徑容量(連線)，導(dǎo)致計(jì)算資源的丟失。一般的方法只能實(shí)現(xiàn)很小的低精度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，連線問題不能依靠幾個(gè)具有比特序列算法的可重構(gòu)FPGA以及小面積模塊(隨機(jī)比特流或者頻率)解決。
2基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法
經(jīng)典實(shí)現(xiàn)方法有：
(1)可重構(gòu)的RNN結(jié)構(gòu)(ReconfigurableNeuraINetwork)
可重構(gòu)計(jì)算是一種增加處理密度(每單元硅片面積的性能)的有效方法，且處理密度遠(yuǎn)大于用于通用計(jì)算方法，F(xiàn)PGA作為可重構(gòu)計(jì)算的平臺(tái)，可以提供如同軟件一樣的設(shè)計(jì)靈活性。該方法基于可擴(kuò)展的脈動(dòng)陣列結(jié)構(gòu)、可重用的IP(IntellectualProperties)核及FPGA器件，即將要實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分為幾種基本運(yùn)算，這些基本運(yùn)算由可重構(gòu)單元(ReconfigurableCell，RC)完成，RC間以規(guī)則的方式相互連接，當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變化時(shí)，只要增減Rc的數(shù)量或替換不同功能的RC就可重構(gòu)成新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件；文獻(xiàn)[8]中同時(shí)指出，考慮到硬件實(shí)現(xiàn)要以最少的硬件資源滿足特定應(yīng)用的性能需求，一般用神經(jīng)元并行作為可重構(gòu)部件的基本模式，即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各層計(jì)算可復(fù)用相同的陣列結(jié)構(gòu)。
(2)RENCO結(jié)構(gòu)
可重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)(ReconfigurableNetworkComputer，RENCO)是一種用于邏輯設(shè)計(jì)原型或可重構(gòu)系統(tǒng)的平臺(tái)，所設(shè)計(jì)的可重構(gòu)系統(tǒng)對(duì)于工作在比特級(jí)的算法實(shí)現(xiàn)特別有效，比如模式匹配。RENCO的基本架構(gòu)包括處理器、可重構(gòu)部分(多為FPGA)以及存儲(chǔ)器和總線部分，Altera公司提供的最新的RENCO在可重構(gòu)部分包括近100萬(wàn)邏輯門，足夠?qū)崿F(xiàn)高復(fù)雜度的處理器。具體參見文獻(xiàn)[9]。盡管如此，得到的可重構(gòu)系統(tǒng)并非對(duì)所有的硬件實(shí)現(xiàn)都是優(yōu)化的方法，比如不適合于浮點(diǎn)運(yùn)算。
(3)隨機(jī)比特流方法
隨機(jī)比特流(StochasticBitStrearns)的方法是使用串行隨機(jī)的方法實(shí)現(xiàn)一些運(yùn)算操作，目的是為了節(jié)約資源和充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)性。隨機(jī)算法的提出源于它的簡(jiǎn)易性，基本原理即首先將所有的輸入轉(zhuǎn)換成二進(jìn)制隨機(jī)比特流，就是任意化；然后，由數(shù)字電路組成的隨機(jī)算法實(shí)現(xiàn)取代正常的算法；最后，隨機(jī)比特流轉(zhuǎn)回到正常的數(shù)值(文獻(xiàn)[10]中有詳細(xì)總結(jié))。隨機(jī)算法提供一種方法，用簡(jiǎn)單的硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的計(jì)算，同時(shí)又不失靈活性，而且隨機(jī)實(shí)現(xiàn)又與現(xiàn)代VLSI設(shè)計(jì)和生產(chǎn)技術(shù)兼容。
FPNA實(shí)現(xiàn)方法：
憑借著簡(jiǎn)化的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和獨(dú)特的數(shù)據(jù)交換流圖，F(xiàn)PNA(FieldProgrammableNeuralArrays)成功地解決了以簡(jiǎn)單的硬件拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)有效地實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的神經(jīng)架構(gòu)問題，是一種特別適合FPGA直接實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)計(jì)算范例。FPNA基于一種類似FPGA的結(jié)構(gòu)：它包含一系列可以自由配置的資源，這些神經(jīng)資源被定義用來(lái)實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)元的計(jì)算功能，但是它們是一種自主的方式，這樣通過有限的連接可以創(chuàng)造出許多虛擬的連線。利用這種新的神經(jīng)計(jì)算理念，一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的但結(jié)構(gòu)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以由一個(gè)簡(jiǎn)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替代(文獻(xiàn)[11]給出了詳細(xì)的數(shù)學(xué)表示和說明)。
為了有個(gè)直觀的理解，圖3(a)表示一個(gè)簡(jiǎn)單的MLP結(jié)構(gòu)；圖3(b)說明通過節(jié)點(diǎn)間的直接連接建立虛擬連接。
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文獻(xiàn)[11]中的例證表明FPNA計(jì)算范例確實(shí)允許一系列給定的神經(jīng)資源代替具有不同架構(gòu)的標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然而，從圖4中可能并非如此，MLP架構(gòu)并沒有得到簡(jiǎn)化，原因在于如此簡(jiǎn)單的MLP完全沒有必要，也不可能再簡(jiǎn)化。文獻(xiàn)[12]描述了大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到明顯簡(jiǎn)化的實(shí)例。需要注意的是，F(xiàn)PNA是一個(gè)適應(yīng)神經(jīng)計(jì)算的硬件框架，而不是一種處理簡(jiǎn)化神經(jīng)計(jì)算的實(shí)現(xiàn)方法(FieldProgrammableNeuralNetwork，F(xiàn)PNN)。要設(shè)計(jì)一個(gè)FPNA，首先要選擇一個(gè)針對(duì)應(yīng)用的合適的標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)架構(gòu)，然后決定一個(gè)既適合于實(shí)現(xiàn)又在功能上等價(jià)于所選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可配置FPNA，F(xiàn)PNA獨(dú)特的計(jì)算方案在于在復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和可用的硬件資源之間創(chuàng)造了一座橋梁，它適用于許多實(shí)現(xiàn)選擇；最后，得到的FP-NA直接映射到硬件設(shè)備上，這將得益于完整的模塊式實(shí)現(xiàn)，即對(duì)于每個(gè)神經(jīng)資源，預(yù)先給定可配置模塊，然后依照。FPNA硬件友好的架構(gòu)進(jìn)行組合。
3基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評(píng)估及局限性
對(duì)于FPGA實(shí)現(xiàn)的ANN，最普遍的性能評(píng)估方法是每秒神經(jīng)元乘累加的次數(shù)(Connections-Per-Sec-ond，CPS)和即每秒權(quán)值更新的次數(shù)(Connections-Updates-Per-Second，CPUS)。但是CPS和CPUS并不是適于所有的網(wǎng)絡(luò)，如RBF徑向基網(wǎng)絡(luò)，另外，更大的CPS和CPUS值并不一定意味著更好的性能。因此，最好的性能測(cè)量方法是實(shí)際執(zhí)行時(shí)間，但是仍有些問題要討論。FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的一些缺點(diǎn)(相對(duì)于計(jì)算機(jī)軟件而言)：
(1)FPGA上實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大多數(shù)是計(jì)算結(jié)構(gòu)，而不是認(rèn)知結(jié)構(gòu)(雖然現(xiàn)在有些人試圖在FPGA上實(shí)現(xiàn)BP算法。但是整個(gè)的結(jié)構(gòu)和時(shí)序控制變得很復(fù)雜，并且無(wú)法達(dá)到計(jì)算機(jī)軟件那樣的計(jì)算精度)；
(2)在FPGA上實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通用性差。目前FPGA的使用者大多數(shù)都是在RTL級(jí)(寄存器傳輸級(jí))編寫VHDL／VerilogHDL實(shí)現(xiàn)數(shù)字系統(tǒng)，而正在興起的Handel-C&SystemC，可以使硬件編程者站在算法級(jí)角度，可能對(duì)以后的基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能有所改善。
4基于FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向
(1)一種基于REMAP-β實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)汁算機(jī)的方法。REMAP-β可重構(gòu)架構(gòu)基于FPGA技術(shù)，RE-MAP-β并行計(jì)算機(jī)應(yīng)用在嵌入式實(shí)時(shí)系統(tǒng)中，以有效提高ANN算法實(shí)現(xiàn)的效率，目前它的進(jìn)一步發(fā)展RE-MAP-r正在探討中。
(2)另一種基于FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向——系統(tǒng)C語(yǔ)言，直接在可編程硬件平臺(tái)支持C／C++，使得編程更加容易。但是這個(gè)轉(zhuǎn)換并不容易，因?yàn)椋篎PGA不是程序，而是電路。
5結(jié)語(yǔ)
詳細(xì)總結(jié)了FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法及相關(guān)問題，這里要注意，基于FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并不是要與基于計(jì)算機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)一比高低，相反，在很多情況下，采用計(jì)算機(jī)軟件測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂情況，計(jì)算出收斂時(shí)的權(quán)值，然后通過數(shù)據(jù)口線與FPGA模塊通信，把權(quán)值交給FPGA中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用FPGA完成現(xiàn)實(shí)的工作。直到現(xiàn)在，軟件方法仍然是實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的首選。另外，對(duì)于硬件設(shè)計(jì)者(指利用FPGA或者全定制、半定制ASIC實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì))而言，maskASICs提供首選的方法以得到大規(guī)模、快速和完全的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。現(xiàn)在它已經(jīng)開發(fā)出了所有的新型可編程器件的嵌入式資源，以得到可以實(shí)時(shí)訓(xùn)練的更有用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論