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如何使用FPGA实现神经网络硬件的设计方法

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.53 MB | 2021-02-02

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　　提出了一种可以灵活适应不同的工程应用中神经网络在规模、拓扑结构、传递函数和学习算法上的变化，并能及时根据市场需求快速建立原型的神经网络硬件可重构实现方法．对神经网络的可重构特征进行了分析，提出了三种主要的可重构单元；研究了可重构的脉动体系结构及BP网络到该结构映射算法；探讨了具体实现的相关问题．结果表明，这种方法不仅灵活性强。其实现的硬件也有较高的性价比，使用一片FPGA中的22个乘法器工作于100 MHz时，学习速度可达432M CUPS．

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