【摘 要】
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传统的卷积神经网络在训练和识别阶段通常都需要用高能耗的GPU,无法应用到需要小型低功耗设备的移动应用场景中.本文设计了一种用于识别手写体的数字脉冲卷积神经网络神经形
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61732020)
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传统的卷积神经网络在训练和识别阶段通常都需要用高能耗的GPU,无法应用到需要小型低功耗设备的移动应用场景中.本文设计了一种用于识别手写体的数字脉冲卷积神经网络神经形态硬件VLSI架构,根据脉冲神经网络设计的神经形态硬件系统只有在有输入脉冲到来时硬件才会进行相应处理,从而能达到很低的能耗.在识别MNIST数据集时,卷积神经网络识别精度为99.0%,使用该神经形态硬件的识别精度能达到98.46%.相比于相同硬件结构的传统卷积神经网络,平均能耗大大降低.
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