BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮算法乘累加單元的FPGA設(shè)計(jì)
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在本設(shè)計(jì)方案中，測試仿真平臺選用的FPGA芯片為ALTERA公司CycloneⅡ系列的EP2C8芯片，它采用90 nm的制造工藝，擁有8 256個(gè)邏輯單元，36個(gè)M4K隨機(jī)只讀存儲器，2個(gè)數(shù)字鎖相環(huán)，以及18個(gè)硬乘法器等豐富資源。仿真工具使用業(yè)界流行的MentorGraphics公司的仿真軟件Modelsim 6．1f。對設(shè)計(jì)進(jìn)行驗(yàn)證時(shí)，常見的方法是在模擬時(shí)施加輸入激勵(lì)信號，然后“讀”該設(shè)計(jì)的輸出信號，它的主要缺點(diǎn)是隨著模擬器的不同而不同。為了克服此缺點(diǎn)，采用的測試方法是用VHDL編寫一個(gè)測試模型發(fā)生器，稱為Testbench，它的優(yōu)點(diǎn)是通用性好，靈活性強(qiáng)，可以隨時(shí)更改輸入激勵(lì)，已得到不同的仿真結(jié)果。在對該MAC模塊進(jìn)行測試的過程中，涉及輸入數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化問題，如前所述，在本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入數(shù)據(jù)歸一化后，集中在-1～+1之間，所以處理時(shí)必須進(jìn)行轉(zhuǎn)化，最后采用16位補(bǔ)碼形式的定點(diǎn)二進(jìn)制表示法，由于在求和中可能會產(chǎn)生溢出，還必須包含一個(gè)溢l出狀態(tài)信號。輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換16位補(bǔ)碼的仿真波形如圖4所示。本文引用地址：http://www.ex-cimer.com/article/191891.htm
16位補(bǔ)碼轉(zhuǎn)換原輸入實(shí)數(shù)的仿真波形如圖5所示。
在完成了對輸入、輸出數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換之后，編寫Testbench(測試臺)程序，對基于流水線設(shè)計(jì)的四輸入MAC進(jìn)行行為級仿真，仿真波形如圖6所示。
綜上所述，在基于流水線的乘法設(shè)計(jì)中，雖然每一步操作后都加入了寄存器，消耗了更多的資源，但卻可以將系統(tǒng)延時(shí)降低到最慢步驟所需要的時(shí)間，極大地提高了同步電路的運(yùn)算速度。
3 結(jié) 語
介紹了基于三層前饋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像壓縮算法，提出了基于FPGA的實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證方案，詳細(xì)討論了實(shí)現(xiàn)該壓縮網(wǎng)絡(luò)組成的重要模塊MAC電路的流水線設(shè)計(jì)。在對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路設(shè)計(jì)中，對傳輸函數(shù)及其導(dǎo)函數(shù)的線性逼近也是近來研究的熱點(diǎn)之一，本文使用的壓縮查找表雖然能夠滿足設(shè)計(jì)要求，但仍然消耗了大量資源。該研究結(jié)果對整個(gè)壓縮解壓縮算法的實(shí)現(xiàn)以及多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究工作提供了參考。
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