【摘 要】
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相比于其他传统人工神经网络的计算单元,通过对生物大脑中的神经系统信息进行模拟,脉冲神经网络所模拟的神经元在结构与其工作机制等各个方面更加具有仿生性,被誉为“第三代人工神经网络”。自脉冲神经网络理论首次提出以来,对其合理实现的研究和实践成为了一个热门课题,脉冲神经网络模型的实现方案主要分为软件模拟仿真和硬件电路实现两种思路,软件模拟具有易于开发、灵活性高的优点,但是脉冲神经元更加复杂,在模拟大规模网
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相比于其他传统人工神经网络的计算单元,通过对生物大脑中的神经系统信息进行模拟,脉冲神经网络所模拟的神经元在结构与其工作机制等各个方面更加具有仿生性,被誉为“第三代人工神经网络”。自脉冲神经网络理论首次提出以来,对其合理实现的研究和实践成为了一个热门课题,脉冲神经网络模型的实现方案主要分为软件模拟仿真和硬件电路实现两种思路,软件模拟具有易于开发、灵活性高的优点,但是脉冲神经元更加复杂,在模拟大规模网络时具有处理速度慢的缺点。硬件实现则具有更高的计算效率,但是具有开发难度大,灵活性低的缺点,而且模拟大规模网络的成本过高。为了探索脉冲神经网络模型合理的实现方案,本文在己有研究成果的基础上,综合考虑两种实现思路的优缺点,基于软件模拟框架以及FPGA硬件计算平台提出了基于FPGA实现脉冲神经网络模型的方案。本文主要工作如下:首先介绍了探索脉冲神经网络合理实现方案的研究背景和意义,收集并分析了脉冲神经网络实现方案的研究现状并对不同实现方案的优缺点进行了详细的阐述,在此基础上给出了目前的研究难点与本文的研究思路。接下来基于BindsNET开源软件框架以及Intel FPGA PAC D5005硬件平台,对本文提出的脉冲神经网络模型实现方案进行了相关设计,完成了Binds NET开源软件框架的功能扩展,并针对脉冲神经网络模型中关键计算步骤,对网络中数据集脉冲编码计算、神经元膜电位与脉冲发放计算、层间突触连接权值计算等计算操作设计实现了相关计算内核。最后,本文使用MNIST数据集与CIFAR-10数据集在Diehl And Cook脉冲神经网络模型上对提出方案进行了测试,取得了较高的计算精度,验证了本文方案的可靠性。随后针对不同内核的计算特点,采用了常用Open CL优化方法提高了内核的的资源利用率与计算效率,在此基础上评估了计算性能,验证了本文方案的有效性。实验结果表明,本文提出的基于FPGA的脉冲神经网络实现方案在保证开发效率、模型灵活性的同时,在计算精度以及计算速度和功耗的平衡上同样具有不错的表现,具有深入研究的价值。
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