基于FPGA的基底核神经网络的实现

孙凡; 李会艳; 刘斌; 段海龙

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基于FPGA的基底核神经网络的实现

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提出一种基于FPGA的基底核神经网络的实现方法.采用分段线性逼近法对原始的Izhikevich神经元数学模型进行处理,根据突触耦合原理运用DSP Builder和Simulink搭建基底核神经网络模型并进行软件仿真,运用Quarstus Ⅱ将搭建的基底核神经元网络模型下载到FPGA神经元仿真平台中并对其生物动力学放电特性进行分析.结果表明:采用分段线性逼近法完全能够实现Izhikevich神经元模型的放电特性,并且相对于原始方法节约了大量的逻辑资源;采用FPGA神经元仿真平台能够再现基底核神经网络的生物动力学特性,能够应用于大规模神经元网络的生物动力学特性研究.

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来源
《天津职业技术师范大学学报》|2017年第4期|6-11|共6页
作者
孙凡; 李会艳; 刘斌; 段海龙;
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作者单位

天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室,天津300222;

天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室,天津300222;

天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室,天津300222;

天津职业技术师范大学天津市信息传感与智能控制重点实验室,天津300222;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN791;
关键词
FPGA; 基底核; 神经元网络; 分段线性逼近法; 突触电流;

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