基于VHDL的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的設計與實現(xiàn)

周慶芳

摘 要：人工神經(jīng)網(wǎng)絡的組成包含了多個簡單處理單元，通過某種方式將這些處理單元連接在一起，構(gòu)成一個有關(guān)人工神經(jīng)網(wǎng)絡的計算系統(tǒng)。這個系統(tǒng)能動態(tài)響應外部輸入信息，并進行信息的處理。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡；VHDL；模擬與仿真

一、人工神經(jīng)理論基礎

神經(jīng)網(wǎng)絡又被稱為鏈接模型，其本身是模仿動物的神經(jīng)網(wǎng)絡，并根據(jù)其行為特征分布式進行算法數(shù)學模型處理。在計算機上，人們可以利用并行或者串行的模式模擬仿真，實現(xiàn)人們自身的神經(jīng)網(wǎng)絡模型算法。在特定應用情況下，進行神經(jīng)網(wǎng)絡研究的目標則是高性能專用的神經(jīng)網(wǎng)絡硬件。

神經(jīng)元是人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本單元，具有一定的信息處理方面的能力。對于輸入的內(nèi)容，神經(jīng)元可以簡單進行處理，能根據(jù)學習規(guī)則做好加權(quán)求和，并根據(jù)權(quán)值來獲取神經(jīng)元的狀態(tài)輸出，以便對刺激進行處理。還可建立基于VHDL語言的神經(jīng)網(wǎng)絡元件庫，它包括基本單元、控制單元兩個部分。

二、 BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡由輸入層、隱含層和輸出層組成，相鄰層之間的各個神經(jīng)元實現(xiàn)全連接，每層各個神經(jīng)元之間沒有連接。

BP算法正向傳播過程：輸入信號從輸入層輸入，經(jīng)過隱含層傳向輸出層。如果輸出層的實際輸出與期望輸出一致，那么學習算法結(jié)束。基本控制單元用于建立隱含層和輸出層的神經(jīng)元，主要解決信號運算后權(quán)值存儲問題，它主要包括加權(quán)乘法、神經(jīng)元輸入信號的累加、非線性激勵函數(shù)的實現(xiàn)、權(quán)值存儲等基本模塊。……