基于FPGA的Hopfield神经网络可配置硬件实现方法研究.pdf

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1、摘要联想记忆是生物体大脑的重要功能。1982年由Hopfield教授提出的单层全互联的反馈网络——Hopfield人工神经网络,被广泛用于大脑联想记忆功能的模拟与研究。对于Hopfield网络的功能实现和应用通常采用基于计算机的软件仿真方法,这种方法不能真正发挥神经网络并行处理、分布存储的特点,以及自适应能力强、鲁棒性强的优势。因此,硬件实现Hopfield神经网络成为研究热点。目前,为了实现大规模的Hopfield网络,硬件实现方法主要是基于超大规模集成电路(VLSI)技术,包括采用模拟电路、数字电路或模/数混合电路设计技术。而基于FPGA

2、的实现方法,由于具有实现方便、价格合理、设计灵活的特点,正在成为Hopfield网络硬件实现的主要方法之一。但现有的Hopfield网络硬件实现方法大多是针对某一具体应用,实现固定网络规模,同时,为了简化设计过程和降低设计难度通常采用定点运算方式,因此,缺少通用性、灵活性,难以实现高性能的人工神经网络。因此,迫切需要一种基于FPGA,能够根据需求灵活改变网络规模和运算精度的、通用的Hopfield神经网络硬件实现方法。本论文提出了一种基于FPGA的Hopfield神经网络可配置的模块化硬件实现方法。首先根据Hopfield神经网络的整体运行过

3、程,将模型模块化;其次,采用硬件描述语言对各模块进行描述,完成模块的数字化,从而形成通用的硬件实现功能模块库;最后,在实际应用时,根据需求通过将各模块组合,就可以构造出所需的Hopfield神经网络硬件。网络的可配置通过设定通用参数完成,在构建网络时,通过传递通用参数,即可完成对网络规模、乘累加器结构和数据位宽的灵活配置。为验证该方法的有效性,本研究将MATLAB与FPGA相结合,构建了用于数字识别的Hopfield神经网络硬件测试系统。测试结果表明,本研究所提出的Hopfield神经网络的硬件实现方法具有灵活的网络规模可配置能力,也具有可以

4、根据实际应用,灵活进行资源占用和运行速度调整的能力。系统运行速度的测试结果表明,相对于软件实现方法,硬件实现的Hopfield网络具有很高的运行速度,可以适合高速、智能信息处理的应用需求。本研究为Hopfield神经网络高级应用提供了新的方法,也可为其他类型人工神经网络的硬件实现提供有价值的借鉴。关键字:联想记忆;Hopfield神经网络;FPGA;可配置;模块化IAbstractAssociativememoryisanimportantfunctionofthebiologicalbrains.TheHopfieldartificialn

5、euralnetwork,whichwasproposedbyProfessorHopfieldin1982,isasinglelayerfullyconnectedfeedbacknetwork,andiswidelyusedinthesimulationandresearchforassociativememoryfunctionofthebrain.ComputersoftwaresimulationisusuallytakenasageneralmethodfortherealizationandapplicationoftheHop

6、fieldnetwork.Howeverthismethodcannottakefulladvantageofthecharacteristicsofneuralnetwork,suchasparallelprocessing,distributedstorage,highself-adaptiveabilityandstrongrobustness.Therefore,thehardwareimplementationoftheHopfieldneuralnetworkhasbecomearesearchfocus.Atpresent,in

7、ordertorealizethelarge-scaleHopfieldnetwork,thehardwareimplementationmethodismainlybasedonverylargescaleintegratedcircuit(VLSI)technology,includingusinganalogcircuits,digitalcircuits,oranalog/digitalmixedcircuitsdesigntechnology.Recently,theimplementationmethodbasedonFPGAha

8、sbecomeamainmethodforthehardwareimplementationofHopfieldnetworkduetothecharacteris

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