基于FPGA的人工神经网络实现方法的研究

引 言 　　人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)是一种类似生物神经网络的信息处理结构，它的提出是为了解决一些非线性，非平稳，复杂的实际问题。目前实现ANN还主要依靠软件程序．但是依靠程序很难达到实时性的要求。 　　神经网络在FPGA上实现是独立于冯·诺依曼架构，利用FPGA的并行性，在一些实时性要求很强的领域应用。通用计算机虽然编程容易，但是很多时间浪费在分析指令，读出写入数据等。于是人们想利用ASIC(专用计算芯片)完成神经网络的计算任务，但是由于资源有限，这种芯片只限于实现特定的算法结构和小规模网络，而且专用芯片的制作成本很高，只适合大批量生产。