【摘 要】
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现有神经网络处理器已广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域.然而,现有片上加速方案对控制领域的强化学习算法支持较少,而基于神经网络的强化学习是智能系统决策技术的
【机 构】
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中国科学院深圳先进技术研究院 深圳 518055;桂林电子科技大学 桂林 541004
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现有神经网络处理器已广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域.然而,现有片上加速方案对控制领域的强化学习算法支持较少,而基于神经网络的强化学习是智能系统决策技术的核心.该文采用可重构阵列体系结构,通过片上配置、动作与奖励存储的系统设计方案,可实现多种神经网络算法的灵活部署,并支持强化学习使用模式.基于65 nm CMOS工艺的逻辑综合结果显示,处理器主频为200 MHz时,计算模块面积仅需0.32 mm2,计算功率约15.46 mW.
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