مقاله پیاده سازی FPGA قابل تنظیم شبکه های عصبی (2018 الزویر)

1. مقدمه

2. پیاده سازی صرفه جویی منابع

3. پیاده سازی موازی

4. نیاز به منابع، سرعت محاسبات و دقت

5. نتیجه گیری ها

منابع

This brief paper presents two implementations of feed-forward artificial neural networks in FPGAs. The implementations differ in the FPGA resources requirement and calculations speed. Both implementations exercise floating point arithmetic, apply very high accuracy activation function realization, and enable easy alteration of the neural network’s structure without the need of a re-implementation of the entire FPGA project.

این مقاله کوتاه دو پیاده سازی شبکه های عصبی مصنوعی پیشخور در FPGAها را ارائه می دهد. پیاده سازی در نیاز منابع و سرعت محاسبات FPGA متفاوت است. هر دو پیاده سازی با اعمال محاسبات نقطه شناور، توابع فعال سازی با دقت بسیار بالا را اعمال کرده و باعث تغییر آسان ساختار شبکه عصبی بدون نیاز به اجرای دوباره کل پروژه FPGA می شوند.

توجه؛ (همانطور که در نمونه ترجمه مشاهده مینمایید، این ترجمه توسط مترجم مجرب با رشته مرتبط به صورت کاملا تخصصی انجام شده و ادامه مقاله نیز به همین صورت با کیفیت عالی در فرمت ورد و pdf آماده خریداری و دانلود میباشد.)