Parallel Fixed Point Implementation of a Radial Basis Function Network in an FPGA

机译：径向基函数网络在FPGA中的并行定点实现

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This paper proposes a parallel fixed point radial basis function (RBF) artificial neural network (ANN), implemented in a field programmable gate array (FPGA) trained online with a least mean square (LMS) algorithm. The processing time and occupied area were analyzed for various fixed point formats. The problems of precision of the ANN response for nonlinear classification using the XOR gate and interpolation using the sine function were also analyzed in a hardware implementation. The entire project was developed using the System Generator platform (Xilinx), with a Virtex-6 xc6vcx240t-1ff1156 as the target FPGA.

机译：本文提出了一个并行的不动点径向基函数（RBF）人工神经网络（ANN），该算法在现场训练的门阵列（FPGA）中进行了在线训练，并使用最小均方（LMS）算法进行了训练。分析了各种定点格式的处理时间和占用面积。在硬件实现中，还分析了使用XOR门进行非线性分类的ANN响应精度和使用正弦函数进行插值的精度问题。整个项目是使用System Generator平台（Xilinx）开发的，并将Virtex-6 xc6vcx240t-1ff1156作为目标FPGA。

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期刊名称 Sensors (Basel Switzerland)
作者
Alisson C. D. de Souza; Marcelo A. C. Fernandes;
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作者单位

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年(卷),期 2014(14),10
年度 2014
页码 18223–18243
总页数 21
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
artificial neural network ANN radial basis function RBF FPGA fixed point Simulink system generator;

机译：人工神经网络;人工神经网络;径向基函数;RBF;FPGA;定点;Simulink;系统生成器;

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