BP算法的硬件实现研究

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人工神经网络就是为了模仿人脑智能而采用仿生学的观点,按照人脑的基本生理结构而建立起来的网路结构,通过学习训练使之具有智能功能。随着神经网络的应用范围不断扩展,神经网络应用技术研究不断深入,它与多种学科相交叉,为人类认识世界、开拓未知领域、提高现代科学技术研究水平进而以科技带动生产力对国民经济的增长起到了促进作用,是世界上公认的尖端前沿的技术研究领域之一。而神经网络的实现技术则成为神经网络研究的重要领域。文中首先概要介绍了神经网络基础以及硬件实现技术,综述了国内外研究的现状及主要研究方向,进而分析了神经元的模型,提出单元电路实现的方法,主要从神经元组成要素出发,以阈值函数电路、突触电路实现作为研究内容,提出硬件实现神经元方法,进而以其为基本单元构造三层BP网络作为硬件研究的对象,提出时间连续的BP算法,实现片内学习,具有构造模块化特征,初步用硬件实现BP神经网络,为以后更高层次的探索做好了准备。
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