基于FPGA的sigmoid函数实现_张玉玺.pdf

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1、ＣｏｍｕｔｅｒＥｎｉｎｅｅｒｉｎａｎｄＡｌｉｃａｔｉｏｎｓ算机11程与应用201652Ｓ1501ｐｇｇ计，ｐｐ（）基于ＦＰＧＡ的ｓｉｇｍｏｉｄ函数实现张玉玺，刘寒颖，张耀天ＺＨＡＮＧＹｕｘｉ，ＬＩＵＨａｎｙｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＹａｏｔｉａｎ北京航空航天大学电子信息工程学院100191，北京ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｅｉｈａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ100191，Ｃｈｉｎａ－ｍａｉｌＥ：ｈｕｎｔｅｒｌｅ

2、ｗ＠163．ｃｏｍＺＨＡＮＧＹｉＬＩＵＨｉＺＨＡＮＧＹＰＧＡ－？ｕｘａｎｎａｏｔｉａｎ．Ｆｂａｓｅｄｉｍｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｓｉｍｏｉｄｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｃｏｍ，ｙｇ，ｐｇｕ2016－505ｔｅｒＥｎｉｎｅｅｒｉｎａｎｄＡｌｉｃａｔｉｏｎｓ52Ｓ1：501．ｐｇｇｐｐ，，（）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎＦＰＧＡｉｓａｎｅｗｗａｙｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄ

3、ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｗｉｔｈｉｔｓｅｘｃｅｌｌｅｎｔｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｐａｒａｌｌｅｌｃｏｍｐｕｔｉｎｇａｎｄｌｏｗｅｒｐｏｗｅｒ．Ｓｉｇｍｏｉｄｆｕｎｃｔｉｏｎｉｓｕｔ．Ｔｒａｎｉｏｒｔａｎｔｓｔｅｉｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｒｋｃｏｍｉｎｈｅａｔｉｃｌｅｓｉｍｌｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｍｏｄｅｌｏｆｓｉｍｏｉｄｆｕｎｃｔｉｏｎｍｐｐｗｏｐｇｐｙｇ，ａｎｄｔｈｅｎａｎａｌｙｚｅｓｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓｏｆｉｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇｃｏｍｐｌｅｘｆｕｎ

4、ｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＦＰＧＡ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｅａｒｔｉｃｌｅａｐｐｌｉｅｓｉｅｃｅｗｉｓｅｆｉｔｔｉｎｇｔｏａｐｐｒｏａｃｈｓｉｇｍｏｉｄｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｗｅｕｓｅＭＡＴＬＡＢｔｏｍａｋｅａｎｉｎｉｔｉａｌｆｉｔｔｉｎｇ．ｐＴｈｅｎｗｅｑｕａｎｔｉｆｙａｎｄｒｅｖｉｓｅｔｈｅｄａｔａｔｏｉｍｐｌｅｍｅｎｔｓｉｇｍｏｉｄｆｕｎｃｔｉｏｎｏｎＦＰＧＡｗｉｔｈＨＤＬ．Ｌａｓｔｌｙ，ｗｅｕｓｅＭｏｄｅｌｓｉｍａｎｄＭＡＴＬＡＢｔｏ

5、ｓｉｍｕｌａｔｅａｎｄｆｉｎｄｔｈａｔｔｈｅｅｒｒｏｒｃａｎｂｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｉｎａｓｍａｌｌｍａｎｉｔｕｄｅ．ｇＫｅｗｏｒｄｓ：ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓＦＰＧＡｓｉｍｏｉｄｆｕｎｃｔｉｏｎ；ｉｅｃｅｗｉｓｅｆｉｔｔｉｎｙ；；ｇｐｇ摘要：凭借出色的并行计算能力和较低的功耗，基于ＦＰＧＡ的神经网络实现，是人工智能研究和发展的新方向。其中，ｓｉｇｍｏｉｄ激励函数是实现神经网络计算的重要环节。简要介绍了ｓｉｇｍｏｉｄ函数模型，并基于ＦＰＧＡ平台，分析了几种实现复杂函数的方案，最终采用

6、分段拟合的方法对ｓｉｍｏｉｄ函数进行逼ｇｍｏ函数进行初步的拟合，然后对数据进行量化和修正ＦＰＧＡ近。首先用ＭＡＴＬＡＢ对ｓｉｇｉｄ，在平台用－ＭＡＴＬＡＢ联合仿真误差可以控制在较小ｉ硬件描述语言实现ｓｉｇｍｏｉｄ函数，并通过Ｍｏｄｅｌｓｍ，结果表明数量级。关键词：神经网络；ＦＰＧＡ；ｓｉｇｍｏｉｄ函数；分段拟合文献标志码：Ａ中图分类号：ＴＰ39现象。1引言与实际应用存在脱节一ＦＰＧＡ又称现场可编程门阵列神经网络是机器学习领域个重要模型，它能通过硬件，随着集成电路的发展，计算机处理能力不断提高，编程实现并

7、行计算。用ＦＰＧＡ来实现神经网络，加上深度学习等概念的提出经网络再次成为能大大加快计算速度，达到实时性要求，降低功，神人工智能研究和发展的热点。目前神经网络较多耗，同时有助于将神经网络学习推广到嵌人式领为传统软件实现，在ＣＰＵ／ＧＰＵ平台运行，由于存域，减小系统体积。在实时性、功耗、体积等方面的缺陷，理论研究ｓｉｇｍｏｉｄ函数是实现神经网络算法的常用激基金项目：北京航空航天大学教改项目。—研究方向为数字信号实时处理作者简介1985）验师士后，ＦＰＧＡ／ＤＳＰ嵌人式系统达算法：张玉玺（，男，实，博，，雷研究学

8、研究等—（1992）硕士研究方向为ＦＰＧＡ嵌人式系统等天，实验教；刘寒颖，男，，；张耀，男，讲师，研究方向为雷达信号处理。5022016