【摘 要】
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凭借出色的并行计算能力和较低的功耗,基于FPGA的神经网络实现,是人工智能研究和发展的新方向。其中,sigmoid激励函数是实现神经网络计算的重要环节。简要介绍了sigmoid函数
【机 构】
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北京航空航天大学电子信息工程学院;
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凭借出色的并行计算能力和较低的功耗,基于FPGA的神经网络实现,是人工智能研究和发展的新方向。其中,sigmoid激励函数是实现神经网络计算的重要环节。简要介绍了sigmoid函数模型,并基于FPGA平台,分析了几种实现复杂函数的方案,最终采用分段拟合的方法对sigmoid函数进行逼近。首先用MATLAB对sigmoid函数进行初步的拟合,然后对数据进行量化和修正,在FPGA平台用硬件描述语言实现sigmoid函数,并通过Modelsim-MATLAB联合仿真,结果表明误差可以控制在较小数量级。
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