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基于FPGA的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的實現(xiàn)方法

作者: 時間:2010-12-06 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

3. 2.2 反向傳輸模塊的設(shè)計
反向傳輸模塊的VHDL程序設(shè)計流程如圖3所示。

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/191453.htm

m.JPG


使用3輸入的乘法器計算△w02,4輸入的乘法器計算△w2.5輸入的乘法器計算△w01,6輸入的乘法器計算△w1,這樣并行計算△w02、△w2、△wO1、△w1。
3.2.3 系統(tǒng)控制模塊的設(shè)計
該系統(tǒng)控制模塊由一個計數(shù)器組成,計數(shù)器的輸入信號有:時鐘信號、啟動運算信號start、最大訓(xùn)練次數(shù)maxcount、誤差信號e、 誤差容限eps,樣本數(shù)目;輸出信號有:前向傳輸控制信號enl,求誤差控制信號en2、反向傳輸控制信號en3、權(quán)值調(diào)整控制信號en4、權(quán)值讀寫信號 en5、讀樣本地址信號,訓(xùn)練次數(shù)count。
3.3 基于的芯片和仿真軟件選型
芯片選型要考慮的因素有:硬件資源,例如LE個數(shù)、PLL個數(shù)、RAM個數(shù);核心及外設(shè)電壓標(biāo)準(zhǔn)、功耗;軟件工具的功能對VHDL語言的支持;市場上專業(yè)開發(fā)板的支持。
本系統(tǒng)設(shè)計采用Altera公司Cyclonell系列的EP2C20Q240C8型。器件EP2C20Q240C8片內(nèi)資源豐富,邏輯單元共18752個,最大用戶輸入輸出引腳為142個,器件EP2C20Q240C8還內(nèi)嵌RAM,共208 KB,包含4個PLL,同時支持Nios軟核處理器。EP2C20Q240C8型的核心電壓是1.2 V,I/O電壓是3.3 V。而綜合軟件則使用Altera公司的QuallusⅡ6.1。

4 實驗驗證
將該BP網(wǎng)絡(luò)用來實現(xiàn)函數(shù)逼近,取網(wǎng)絡(luò)為l-5-l(輸入、輸出層神經(jīng)元數(shù)為1,隱層神經(jīng)元數(shù)為5),本系統(tǒng)測試了很多函數(shù),現(xiàn)將其中2例測試結(jié)果列出, 如圖4所示,(圖中實線為目標(biāo)曲線,+線為逼近曲線)。由測試結(jié)果可以看出,對于函數(shù)中比較平坦的地方,該系統(tǒng)擬合結(jié)果不太理想,對于不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),網(wǎng) 絡(luò)模型的誤差或性能和泛化能力也不一樣,一般地,隨著網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變大,誤差變小。通常,在隱層節(jié)點數(shù)增加的過程中,網(wǎng)絡(luò)誤差會出現(xiàn)迅速減小然后趨于穩(wěn)定的 一個階段,因此,合理的隱層節(jié)點數(shù)應(yīng)取誤差迅速減小后基本穩(wěn)定時的隱層節(jié)點數(shù)。合理網(wǎng)絡(luò)模型是必須在具有合理隱層節(jié)點數(shù)、訓(xùn)練時沒有發(fā)生“過擬合”現(xiàn)象、 求得全局極小點和同時考慮網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度和誤差大小的綜合結(jié)果。設(shè)計合理的BP網(wǎng)絡(luò)模型的過程是一個不斷調(diào)整參數(shù)的過程,也是一個不斷對比結(jié)果的過程, 比較復(fù)雜且有時還帶有經(jīng)驗性。
例l:待測函數(shù)y=x2,測試結(jié)果如圖4所示。

n.JPG


例2:待測函數(shù)p.jpg,測試結(jié)果如圖5所示。

5 結(jié)論
以BP網(wǎng)絡(luò)為例提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件。應(yīng)該說明的是:這種方法并非只適合于BP網(wǎng)絡(luò),由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都具有大規(guī)模并行的簡單運算的特點,所以可以將此方法推廣至更多類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
本系統(tǒng)在參考前人工作的基礎(chǔ)上,綜合考慮了各種因素,用VHDL硬件描述語言設(shè)計并實現(xiàn)了該系統(tǒng),從測試結(jié)果來看,本文所設(shè)計的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不但達(dá)到了一 定的數(shù)據(jù)精度,也能滿足一般場合下的速度處理要求。此嘗試的成功將改變網(wǎng)絡(luò)的研究局限于算法和應(yīng)用等領(lǐng)域的現(xiàn)狀,也必將極大促進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進(jìn) 一步發(fā)展,這也將推動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件在相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域中的實用化。



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