【摘 要】
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针对现场可编程逻辑门阵列（FPGA）实现BP神经网络仍存在的激活函数实现困难及输入输出吞吐量不够等几个关键性问题,采用平滑插值法对S型激活函数做进一步改进,在中间数据存储中
【机 构】
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燕山大学工业计算机控制河北省重点实验室,国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目(F2016203249);河北省高等学校创新团队领军人才培育计划基金项目(LJRC013)
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针对现场可编程逻辑门阵列（FPGA）实现BP神经网络仍存在的激活函数实现困难及输入输出吞吐量不够等几个关键性问题,采用平滑插值法对S型激活函数做进一步改进,在中间数据存储中提出采用寄存器循环缓存方式,在网络搭建中利用高效的FPGA深度流水线技术实现网络的串并联。通过上述3点技术处理,进一步提高BP神经网络的运算速度。实验数据统计分析结果表明,网络与期望输出全部样本误差均小于0.01情况下,收敛速度几近超出软件实现速度3个数量级,为人工神经网络的硬件实现提供了理论依据。
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