论文部分内容阅读
为满足现代各种实时、便携式应用的迫切要求,用硬件化的神经网络系统替代传统的计算机仿真,提出一种基于FPGA芯片感知器模型的数字识别方法.首先介绍了单神经元(感知器)的模型及学习算法;然后系统阐述了在现场可编程门阵列(FPGA)上实现单神经元自学习的过程和实现识别数字的原理.实验结果表明设计可行,为人工神经网络的硬件化作了一次初步的探索,为以后进一步的研究奠定了基础.