基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用.pdf

1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一個(gè)重要的組成部分。隨著人工智能時(shí)代的到來(lái)，越來(lái)越多的企業(yè)和科研單位投入到了對(duì)智能化產(chǎn)品和工具的研究開發(fā)中，幫助企業(yè)及個(gè)人提供更方便快捷的智能工具。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其速度快，實(shí)現(xiàn)精度較高的優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用。例如在模式識(shí)別、信息處理、機(jī)器人等方面應(yīng)用取得不斷的突破。
　　目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)多數(shù)采用傳統(tǒng)的通用計(jì)算機(jī)，而傳統(tǒng)的通用計(jì)算機(jī)采用串行計(jì)算的處理方式。這樣的處理方式給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用帶來(lái)了局限，因此，采

2、用一種更好的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)尤為重要。而由于FPGA(Field programmable gate array)的硬件可編程、高度并行計(jì)算的特點(diǎn)，有效彌補(bǔ)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)串行的局限，能夠?yàn)槿斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)提供新的途徑。通過(guò)FPGA硬件實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，在解決商場(chǎng)快速自動(dòng)識(shí)別電子貨架標(biāo)簽以及工業(yè)儀表的字符圖像等方面，具有較大的商業(yè)價(jià)值和工業(yè)意義。
　　本文通過(guò)軟件和硬件模擬的不同方法實(shí)現(xiàn)字符圖片的識(shí)別。從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論介紹和軟、硬

3、件實(shí)現(xiàn)兩方面進(jìn)行闡述，并在MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)、Libero硬件仿真實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵問(wèn)題上進(jìn)行分析。軟件實(shí)現(xiàn)方法中采用的是MATLAB函數(shù)庫(kù)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)函數(shù)。硬件仿真實(shí)現(xiàn)方法中使用的是Libero集成開發(fā)環(huán)境，通過(guò)硬件描述語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)功能模塊。選擇的FPGA結(jié)構(gòu)為Actel Fusion系列器件，它是唯一具有模擬功能的Flash架構(gòu)的FPGA器件，可以滿足神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)功能要求。
　　本文的主要研究工作內(nèi)容包括:
　　首

4、先，在實(shí)現(xiàn)字符識(shí)別過(guò)程中，使用MATLAB對(duì)選取訓(xùn)練樣本和確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了分析和多次的實(shí)驗(yàn)（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)）。并通過(guò)有無(wú)噪聲的樣本輸入來(lái)比較網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別效果，進(jìn)一步得到優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)。
　　然后，在FPGA硬件實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，主要對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵部分進(jìn)行設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn):包括構(gòu)成單個(gè)神經(jīng)元模塊、數(shù)據(jù)位的表示、激勵(lì)函數(shù)的選擇和實(shí)現(xiàn)。對(duì)隱含層的運(yùn)算實(shí)現(xiàn)過(guò)程進(jìn)行具體闡述，并且對(duì)網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)階段計(jì)算流程進(jìn)行分析研究以及仿真實(shí)現(xiàn)。<