【摘 要】
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分析表明,BP神经网络在非线性拟合、小数据量预测等场合取得了较好的效果。由于其结构简单、计算量小,十分适合低功耗、高实时性和资源敏感的嵌入式场景。基于FPGA平台,设计
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分析表明,BP神经网络在非线性拟合、小数据量预测等场合取得了较好的效果。由于其结构简单、计算量小,十分适合低功耗、高实时性和资源敏感的嵌入式场景。基于FPGA平台,设计了一种基于微处理器的BP神经网络前向推理加速器。在精度与资源的折中考虑下,通过定点化、分段拟合逼近、模块复用等方法降低了功耗与资源消耗。结果表明,系统的最大误差为0.0018,功耗为0.286 W,逻辑资源消耗约占FPGA资源的10%,可以满足实际应用需求。
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