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【24h】

Hardware implementation of various neural network with on-chip learning

机译:具有片上学习功能的各种神经网络的硬件实现

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摘要

In this paper we propose a method to implement different neural network in FPGA circuits: a feedforward neural network with on-chip delta and Hebbian rule learning algorithm. The method implies the building of a neural network by generic blocks designed in Mathworks' Simulink environment. The main characteristics of this solution are on-chip learning algorithm implementation and high reconfiguration capability and operation under real time constraints.
机译:在本文中,我们提出了一种在FPGA电路中实现不同神经网络的方法:具有片上增量和Hebbian规则学习算法的前馈神经网络。该方法意味着通过在Mathworks的Simulink环境中设计的通用模块构建神经网络。该解决方案的主要特征是片上学习算法的实现以及在实时约束下的高重配置能力和操作能力。

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