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公开(公告)号：CN104915195B
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201510258018.6
申请日：2015-05-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于现场可编程门阵列实现神经网络计算的方法，属于神经网络计算技术领域。首先建立现场可编程门阵列中基本逻辑单元与神经网络各组成部分的映射关系，用编程语言，描述现场可编程门阵列各个基本逻辑单元的功能，建立现场可编程门阵列中的所有基本逻辑单元的模型，通过FPGA与神经网络结构的映射关系来模拟神经网络，通过FPGA基本逻辑单元间互联关系的重新配置以及其自身的运算能力完成网络的自学习过程，相比现阶段追求与真实神经网络结构一致的方法，本发明在模拟相同复杂度的神经网络时能较大的减少硬件开销。其次，本发明在现场可编程门阵列软件模型上完成神经网络的学习过程，大大地减少了学习的周期，节省了时间成本。
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公开(公告)号：CN104915195A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510258018.6
申请日：2015-05-20
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于现场可编程门阵列实现神经网络计算的方法，属于神经网络计算技术领域。首先建立现场可编程门阵列中基本逻辑单元与神经网络各组成部分的映射关系，用编程语言，描述现场可编程门阵列各个基本逻辑单元的功能，建立现场可编程门阵列中的所有基本逻辑单元的模型，通过FPGA与神经网络结构的映射关系来模拟神经网络，通过FPGA基本逻辑单元间互联关系的重新配置以及其自身的运算能力完成网络的自学习过程，相比现阶段追求与真实神经网络结构一致的方法，本发明在模拟相同复杂度的神经网络时能较大的减少硬件开销。其次，本发明在现场可编程门阵列软件模型上完成神经网络的学习过程，大大地减少了学习的周期，节省了时间成本。
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