【摘 要】
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人工神经网络作为机器学习中的一个重要分支,随着深度学习的发展,在计算机视觉,自然语言处理等人工智能领域得到广泛应用,使用基于神经网络的方法在这些领域的表现已经逼近或超越人类。为了获得更加准确的决策,人们使用更大的数据集和更加复杂的网络结构,使得神经网络需要更长的训练和推理时间,传统通用芯片如CPU,GPU等显得效率不足。根据神经网络的特点在芯片体系结构上进行定制设计的专用芯片具有更高的效率,更加适
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人工神经网络作为机器学习中的一个重要分支,随着深度学习的发展,在计算机视觉,自然语言处理等人工智能领域得到广泛应用,使用基于神经网络的方法在这些领域的表现已经逼近或超越人类。为了获得更加准确的决策,人们使用更大的数据集和更加复杂的网络结构,使得神经网络需要更长的训练和推理时间,传统通用芯片如CPU,GPU等显得效率不足。根据神经网络的特点在芯片体系结构上进行定制设计的专用芯片具有更高的效率,更加适合进行神经网络推理运算。研究神经网络硬件加速器,能从计算能力的提升上为神经网络的应用提供更多的可能。本文首先介绍了卷积神经网络分析了早期三大经典卷积神经网络结构。之后本文分析了深度学习在人脸识别任务中的发展变化,从早期多分类演进为度量学习方法。设计实验,结合Res Net50和经典网络搭建模型,使用lfw数据集训练模型,得到最佳人脸分辨阈值。最后针对卷积神经网络运行特点设计了基于片上网络的卷积加速器,每个路由挂载两个神经网络计算核心,每个计算核心包括一个卷积运算模块,一个后处理模块和一个数据缓存模块。通过功能仿真,得到加速器在1GHz频率下运行人脸识别网络的帧率为3.07,略高于Intel i5-6200U在2.3GHz下的帧率1.35。随后本文介绍了神经网络中的另一大类,循环神经网络。循环神经网络适用于文本,语音等序列数据的处理,被广泛应用于自然语言处理。由于循环神经网络存在长距离依赖问题,本文进一步介绍了门控循环单元网络（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）,并使用LSTM搭建了三层网络实现了基于Char-RNN的文本生成模型,探究了LSTM在文本生成中的应用。最后针对循环神经网络的数据流特点,提出了基于片上系统的循环神经网络加速器,计算核心包括LSTM控制单元,权值管理单元,门控单元计算模块和记忆单元计算模块。通过功能仿真,得到加速器在1GHz频率下生成100字符所需时间为0.564s,而Intel i5-6200U在2.3GHz下生成100字符所需时间为0.961s。最后本文提出了使用多层感知机模型来进行电路参数自动优化的算法。从人工神经元模型出发,介绍了由人工神经元模型拓扑相连组成的多层感知机,为之后使用多层感知机模型进行拟合提供了理论依据。文章通过对LC振荡器电路进行分析,引出了其相位噪声问题,通过仿真软件得到MOS管面积调制系数和相位噪声的关系曲线,取1MHz处的点作为数据集。通过两步训练,使用梯度下降法来更新输入,最后通过仿真验证了算法的可行性,为神经网络进行电路参数自动优化提供了思路。
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