【摘 要】
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神经网络是目前人工智能领域的一大核心。近年来,神经网络中的深度卷积神经网络（DCNN）具备的功能越来越强大,甚至能够在许多目标识别的任务中超越人的视觉能力,在越来越多的领域得到应用。然而,由于计算量大并且耗时的原因,使用误差反向传播算法进行训练的深度卷积神经网络并不适用于能够适应环境变化的在线学习任务。与DCNN相反,脉冲神经网络（SNN）模拟生物大脑的运作机制,通过脉冲传递信息,计算精度要求更低
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神经网络是目前人工智能领域的一大核心。近年来,神经网络中的深度卷积神经网络（DCNN）具备的功能越来越强大,甚至能够在许多目标识别的任务中超越人的视觉能力,在越来越多的领域得到应用。然而,由于计算量大并且耗时的原因,使用误差反向传播算法进行训练的深度卷积神经网络并不适用于能够适应环境变化的在线学习任务。与DCNN相反,脉冲神经网络（SNN）模拟生物大脑的运作机制,通过脉冲传递信息,计算精度要求更低,计算速度更快,更适用于在线学习领域。除此之外,计算功耗的降低也是SNN相比于DCNN的一大优势,而将软件算法用硬件平台来实现可以显著降低功耗,因此硬件实现是SNN的一个重要研究方向。由于SNN还没有一种公认的核心训练算法,目前很多硬件实现的SNN仅实现了网络的推理功能,而没有实现学习功能。在实现学习功能的硬件方案中,其训练算法之间也存在很大的差异,同时,支持在网络运行过程中实时进行权值更新的在线学习功能的也比较少。基于以上背景,本文实现了一种结合卷积神经网络与脉冲神经网络的卷积脉冲神经网络（CSNN）的硬件加速器,并且采用脉冲时间依赖可塑性（STDP）与强化学习形式的脉冲时间依赖可塑性（RSTDP）两种算法结合训练的形式,支持网络的在线学习功能,FPGA在网络推理的同时进行训练,以适应动态变化的环境。本文采用特殊的输入脉冲格式使得硬件无需存储神经元膜电位,并且采用卷积核阵列与移位寄存器的结构实现卷积并行计算。整个系统由上位机与FPGA组成,前者进行脉冲编码等数据预处理,后者进行实际的网络计算工作。加速器在Xilinx的ZCU102型号的FPGA上实现,最终在MNIST数据集上进行训练后,测试准确率可达95%。同时,本网络支持小样本学习,即在有标签数据数量减少到原训练集的20%时,测试准确率依然可达约95%。在100MHz时钟频率下,处理速度相比于CPU提高了18倍,功耗相比于CPU降低了两个数量级。
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