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基于FPGA的卷积神经网络浮点激励函数实现

作者:李施豪; 应三丛卷积神经网络激励函数fpga多项式逼近

摘要:卷积神经网络因深度学习概念的提出再一次被研究人员所重视.激励函数是卷积神经网络的一个重要组成部分,选取了sigmoid函数作为实验对象.讨论了当前几种可行的逼近方法,最终采用分段四阶多项式拟合sigmoid函数.在FPGA上使用Verilog硬件描述语言设计了并行电路,并采集了数据集进行FPGA与CPU版本caffe库进行运算效率对比.实验结果表明,此种方法误差小效率高,FPGA在深度学习领域有着广阔的应用前景.

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微电子学与计算机

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