BP神经网络FPGA实现结构的优化设计

来源：计算机工程与应用杂志2022年第21期北京时间：

作者：谭会生, 徐界铭, 张驾祥

单位：1.湖南工业大学 轨道交通学院，湖南 株洲 412000；2.长沙理工大学 近地空间电磁环境监测与建模湖南省普通高校重点实验室，长沙 410000；

摘要：为了实现反向传播（back propagation，BP）神经网络的现场可编程门阵列（field programmable gate array，FPGA）处理速度的提升和资源消耗的降低，提出一种总体设计和关键模块融合优化的BP神经网络的FPGA实现结构。利用定点数据量化和流水线结构，提高系统的处理速度；采用二次方程多段拟合Sigmoid激活函数，降低计算复杂度；通过调整并行转串行模块与激活函数模块的处理顺序，减少了95%的激活函数模块的使用，降低了资源消耗；采用一种网络原始权值读取与更新权值存储交替流水进行的双端口RAM存取方法，以提高数据存取的速度、降低存储资源消耗。经过对硬件优化设计的字符和服装识别实验验证，结果表明，优化后的总逻辑单元使用率为原来的31%。在FPGA中优化结构实现单样本前向传播与反向传播所用时间为24.332?μs，为软件MATLAB实现时间的45.63%，提高了BP神经网络的运算速度。

关键词：BP神经网络,现场可编程门阵列（FPGA）,硬件实现结构,流水线,并行结构