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英雄联盟s10竞猜网址|基于FPGA的脉冲耦合神经网络的硬件实现
来源:英雄联盟s10竞猜    发布时间:2021-05-22 07:53:02

摘要:针对脉冲耦合神经网络(PCNN )具有神经元脉冲实时唤起、构建合适硬件的特点,明确提出了基于FPGA的PCNN实时处理系统。 系统设计了时钟方波、串行通信、串行并行切换、PCNN结构和VGA表明等功能模块,利用Verilog语言完成各模块的硬件描述,在ModelSim10.0c环境中展开建模,最后实验结果表明,该系统完成了PCNN的FPGA构建,实时性良好。 人工神经网络普遍应用于智能控制、模式识别、图像处理等领域。

在开展神经网络应用研究时,人们可以在标准化的计算机上进行软件编程来构建神经网络模型和算法,但在命令的分析和数据的朗读等方面浪费了很多时间, 由于其构筑效率低,软件构筑缺点是阶段性水平低,因此利用软件构筑神经网络的方法不能应对部分对数数据的实时处理拒绝高的情况(例如工业管理等领域),现在, 构建了大规模的实时性拒绝低的神经网络,说明了传统的软件算法的构建方法存在与速度等拒绝不符的严重不足。 另外,构建神经网络时一定要考虑硬件构建问题。

神经网络具有并行计算的特征和功能,因此充分发挥考古算法本身的阶段性特性,明确提出高效的硬件电路结构, 能够完成神经网络硬件构建的脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork,PCNN )是下一代神经网络,在研究猫等哺乳动物的视觉神经元时目前,PCNN理论还在发展中,由于其独特的阶段性性能,普遍应用于图像分割和平滑、边缘检测和细分、决策和优化等领域。 目前的研究侧重于模型的优化和软件的构建,但相关的硬件构建在国内并不多见,PCNN段结构的特性得到了硬件构建的可能性。 1PCNN的基本原理脉冲耦合神经网络是单层模式的二维神经网络,其基本单元是脉冲耦合网络的神经元。

图1是PCNN的单一神经元模型的框图,包含在输出部、连接调制部、脉冲发生器部三个部分中。 输出部是交接域,其交接信号源有来自附近神经元的信号和来自外部的输出激励两部分。 这两个部分信号经由传输包括外部输出激励在内的系统输出信号的两个不同路径展开传输,其中一个是f路径。

另一条路径传输连接的输出信号,包括来自附近神经元的信号。 这条路径就是l路径。 连接调制部完成上述两个路径信号的耦合,经过规定的信号处理,生成神经元的内部活动项。

该信号处理必须首先将各单位偏置和l通道的连接输出信号相加,然后将f通道的系统输出信号相加调制。 这个神经元的内部活动项是信号调制得到的乘积的结果。

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脉冲发生器和阈值大小变化的比较器包括PCNN个神经元的脉冲再产生部分。 超过脉冲发行条件时,该脉冲发生器开始,接收频率一定的脉冲,此时神经元处于点火状态。

根据图1的模型,每个神经元根据式(1)完成递归运算,构筑上述PCNN的功能。 在式(1)中,Fij[n]是某神经元的第n次系统输出信号。

f和l响应递归时间常数Sij响应外部输出常数,图像处理时为像素矩阵中像素的灰度值。 Lij[n]是神经元的线性输出项。

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连接wijkl和mijkl应答神经元之间的权重系数Uij[n]是神经元的内部活动项目。 Tij[n]是Uij[n]是否引起分解脉冲的动态阈值。 神经元和神经元之间的联系强度系数。

Yij[n]是PCNN的脉冲输入项。 由于信号Lij[n]变化比信号Fij[n]慢,所以加法调制的信号Uij[n]等价于使缓慢变化的信号特别接近恒定的信号。

当某个神经元点火时,即接收到脉冲信号时,由于内部活动项比现在的阈值小,所以下一次递归运算后的阈值根据其时间常数t和振幅系数VT急剧增大。 此时递归后的阈值Tij[n]远远大于Uij[n],因此神经元被感应,处于停止输入脉冲信号,即未点火的状态。 在这种状态下,周围的神经元被大幅度点英雄联盟s10竞猜网址火,产生被呼吁的脉冲信号,在通过l路径的输出提高内部活动项的同时,阈值通过指数运算变大。

某个递归地,当前阈值再次大于Uij[n],此时神经元被转录,开始输入脉冲信号,即神经元再次点火。 这样,神经元就不需要点火转移到点火状态,建立了脉冲实时的唤起。

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