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脉冲卷积神经网络VLSI架构设计

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
主要符号对照表第14-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 研究意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-19页
        1.2.1 人工神经网络种类与现状第16-18页
        1.2.2 人工神经网络处理器研究现状第18-19页
    1.3 研究内容第19-20页
    1.4 本文内容安排第20-21页
第二章 脉冲卷积神经网络转换算法第21-35页
    2.1 背景知识第21-29页
        2.1.1 CNN、SNN和SCNN简介第21-26页
        2.1.2 常用的转换算法第26-29页
    2.2 改进的归一化转换算法第29-31页
    2.3 基于蒙特卡洛归一化算法实验结果第31-33页
    2.4 本章小结第33-35页
第三章 Spiking LeNet-5专用VLSI架构设计第35-43页
    3.1 LeNet-5简介第35-36页
    3.2 专用脉冲神经元电路第36-37页
    3.3 Spiking LeNet-5专用网络架构第37-40页
        3.3.1 数据缓存模块第37-38页
        3.3.2 卷积层和池化层的设计第38-39页
        3.3.3 Spiking LeNet-5整体网络架构第39-40页
    3.4 LeNet-5专用电路性能分析第40-41页
    3.5 本章小结第41-43页
第四章 基于CMOS/ReRAM混合电路的神经元设计第43-55页
    4.1 CMOS/ReRAM混合神经元电路设计第43-50页
        4.1.1 忆阻器简介第43-46页
        4.1.2 基本处理单元电路结构第46-50页
    4.2 脉冲神经元设计第50-51页
        4.2.1 可配置脉冲神经元及其工作方式第50-51页
    4.3 仿真实验结果第51-54页
    4.4 本章小结第54-55页
第五章 基于CMOS/RRAM混合电路的可重配置计算阵列架构设计第55-75页
    5.1 脉冲编码及神经元工作方式第55-57页
    5.2 可配置处理阵列硬件架构第57-63页
        5.2.1 输入缓存模块硬件结构第58-59页
        5.2.2 处理阵列模块第59-62页
        5.2.3 输出缓冲模块第62-63页
    5.3 调度器模块设计第63-71页
        5.3.1 配置信号生成器第64-65页
        5.3.2 控制信号生成器第65-67页
        5.3.3 控制信号分发网络第67-71页
    5.4 实验结果第71-73页
    5.5 本章小结第73-75页
第六章 总结和展望第75-77页
    6.1 本文总结第75页
    6.2 未来展望第75-77页
参考文献第77-81页
附录A 控制器模块verilog代码第81-83页
    A.1 ReRAM控制模块第81页
    A.2 控制信号生成器模块第81-83页
致谢第83-85页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第85页

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