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为了能够在真实硬件平台上进行实现,对原有的误差校正构造性神经网络算法进行了优化,并对优化后的误差修正算法进行了FPGA设计与实现。提出算法通过在自动生成一个合适的神经架构的同时对二个参数进行设置来提高算法性能。对这种算法实现的所有步骤进行了全面的描述并利用两种基准问题对结果进行了深入分析。结果显示,与标准的基于个人计算机(PC)的实现相比,提出的神经网络算法FPGA实现在计算速度方面有着明显的提高,由此证明了FPGA在误差校正算法神经计算任务中的实用性及适用性。