【摘 要】
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针对神经网络算法通常采用软件编程实现所存在的缺点,本文主要对基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)的硬件BP神经网络识别算法实现进行研究。给出了B
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针对神经网络算法通常采用软件编程实现所存在的缺点,本文主要对基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)的硬件BP神经网络识别算法实现进行研究。给出了BP神经网络原理,设计了一个识别MNIST手写数字的3层反向传播算法(back propagation,BP)神经网络识别系统。为测试该电路的识别准确率,选取MNIST数据集中的100个测试数据,采用Verilog语言设计,在FPGA开发平台Quartus II 13.0和Modelsim中,对该电路的识别准确
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