基于OpenCL的神经网络BP算法研究及实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪言 | 第9-13页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·拟研究的内容 | 第11页 |
| ·研究目标 | 第11页 |
| ·论文基本结构 | 第11-13页 |
| 第二章 技术背景 | 第13-33页 |
| ·流处理器 | 第13-19页 |
| ·常见的流处理器 | 第13页 |
| ·流处理器体系结构 | 第13-14页 |
| ·流处理器GPU | 第14-15页 |
| ·流处理器GPU的特点 | 第15-16页 |
| ·流处理器GPU的体系结构 | 第16-17页 |
| ·GPU存储体系结构 | 第17页 |
| ·CPU与GPU在体系结构上的对比 | 第17-19页 |
| ·流处理器GPU与CPU的并行处理分析 | 第19-20页 |
| ·CPU与GPU设计目标 | 第19-20页 |
| ·OpenCL技术 | 第20-32页 |
| ·OpenCL简介 | 第20-22页 |
| ·OpenCL架构 | 第22-28页 |
| ·OpenCL框架 | 第28页 |
| ·OpenCL编程步骤 | 第28-29页 |
| ·OpenCL工作过程 | 第29-30页 |
| ·OpenCL主要技术特点 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 BP神经网络原理与算法 | 第33-43页 |
| ·神经网络 | 第33-39页 |
| ·BP神经网络 | 第33-34页 |
| ·BP神经元 | 第34-35页 |
| ·BP网络算法 | 第35-39页 |
| ·BP算法的改进 | 第39页 |
| ·传统串行BP算法 | 第39-40页 |
| ·BP算法并行性 | 第40-42页 |
| ·数据并行 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于OpenCL的BP算法设计 | 第43-49页 |
| ·样本数据的预处理 | 第43页 |
| ·网络结构确定 | 第43-45页 |
| ·输入、输出层节点 | 第43-44页 |
| ·隐含层节点 | 第44-45页 |
| ·初始权值和阈值 | 第45页 |
| ·基于OpenCL的BP算法设计 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 算法实现及结果分析 | 第49-63页 |
| ·实验数据的选取 | 第49-50页 |
| ·并行计算算法性能评价 | 第50-51页 |
| ·搭建OpenCL开发平台 | 第51-54页 |
| ·OpenCL程序的配置 | 第52-54页 |
| ·编码实现 | 第54-58页 |
| ·创建kernel代码 | 第55-58页 |
| ·创建宿主机代码 | 第58页 |
| ·OpenCL程序编译和运行过程 | 第58-59页 |
| ·算法实验结果及分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 结束语 | 第63-65页 |
| ·全文总结 | 第63-64页 |
| ·进一步的研究方向 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录A (攻读学位其间发表论文目录) | 第71页 |
