基于FPGA的人工神经网络实现方法的研究2009-11-2111:14:59作者：杨银涛，汪海波，张志，周建华来源：现代电子技术关键字：FPGA人工神经网络引言人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)是一种类似生物神经网络的信息处理结构，它的提出是为了解决一些非线性，非平稳，复杂的实际问题。目前实现ANN还主要依靠软件程序但是依靠程序很难达到实时性的要求。神经网络在FPGA上实现是独立于冯诺依曼架构，利用FPGA的并行性，在一些实时性要求很强的领域应用。通用计算机虽然编程容易，但是很多时间浪费在分析指令，读出写入数据等。于是人们想利用ASIC(专用计算芯片)完成神经网络的计算任务，但是由于资源有限，这种芯片只限于实现特定的算法结构和小规模网络，而且专用芯片的制作成本很高，只适合大批量生产。可编程逻辑器件FPGA的出现给IC设计行业一个很强的工具，它可以小成本的开发一些专用芯片，如果开发是成功的可以考虑流片生产。用FPGA实现神经网络比ASIC神经计算单元更容易实现，利用可编程逻辑，FPGA可以实现像软件一样的设计灵活性，特别是对于
