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申请/专利权人：西北师范大学
摘要：本发明提供了一种基于多路时分复用的深度脉冲神经网络硬件架构，通过采用优化的CORDIC算法实现对脉冲响应神经元的数字电路硬件设计，以优化神经元的计算过程，并降低对硬件资源的消耗，同时，引入多路时分复用的架构，达到对资源的高效利用，并且保持了网络的灵活性和可扩展性。
主权项：1.一种基于多路时分复用的深度脉冲神经网络硬件架构，其特征在于，包括通过对脉冲响应神经元模型的分析，设计并实现基于CORDIC算法的脉冲响应神经元FPGA数字电路，以实现神经元模型FPGA，以及针对深度脉冲神经网络结构，结合串行计算与并行计算的优缺点，设计的多个神经元计算单元的多路并行时分复用结构，以实现脉冲神经形态硬件；其中，所述神经元模型FPGA实现包括对脉冲响应神经元模型的数字电路设计，通过脉冲响应神经元模型，表示模拟脉冲信号对膜电位的影响，同时，采用优化CORDIC算法的方式来减少计算所需的硬件资源消耗；所述脉冲神经形态硬件实现包括以脉冲响应神经元模型的数字电路设计为基础，构建基于FPGA的脉冲神经网络整体硬件架构，以及脉冲神经网络每层神经元实现时分复用结构，采用有限的物理神经元构建每层需要的虚拟神经元和神经元参数，突触权值和延时存储单元，实现脉冲神经网络的实时模拟。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北师范大学 一种基于多路时分复用的深度脉冲神经网络硬件架构
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