Sammanfattning av denna webbsida: Detta papper föreslår en parallell fast punkt radial bas funktion (RBF) artificiella neurala nätverk (ANN), som genomförs i ett fält programmerbar grind array (FPGA) tränas online med en minst genomsnittliga kvadrat (LMS) algoritm. Processtiden och det ockuperade området analyserades för olika fasta punktformat. Problemen med precision i ANN-svaret för ickelinjär klassificering med hjälp av XOR-porten och interpolering med sinusfunktionen analyserades också i en maskinvaruimplementering. Hela projektet utvecklades med hjälp av System Generator plattform (Xilinx), med en Virtex-6 xc6vcx240t-1ff1156 som mål FPGA.
I REF implementerades och utbildades en hårdvara Radial Base Functios (RBF) Artificial Neural Network (ANN) med algoritmen Least Mean Square (LMS).
Parallel Fixed Point Implementation of a Radial Basis Function Network in an FPGA
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}