資料介紹
提出了一種可以靈活適應不同的工程應用中神經(jīng)網(wǎng)絡在規(guī)模、拓撲結構、傳遞函數(shù)和學習算法上的變化,并能及時根據(jù)市場需求快速建立原型的神經(jīng)網(wǎng)絡硬件可重構實現(xiàn)方法.對神經(jīng)網(wǎng)絡的可重構特征進行了分析,提出了三種主要的可重構單元;研究了可重構的脈動體系結構及BP網(wǎng)絡到該結構映射算法;探討了具體實現(xiàn)的相關問題.結果表明,這種方法不僅靈活性強。其實現(xiàn)的硬件也有較高的性價比,使用一片FPGA中的22個乘法器工作于100 MHz時,學習速度可達432M CUPS.
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