【技术实现步骤摘要】
一种基于FPGA的离散BAM神经网络系统
本专利技术属于离散双向联想记忆(BidirectionalAssociativeMemory，BAM)神经网络模型设计
，具体涉及一种基于FPGA的离散BAM神经网络系统。
技术介绍
联想记忆网络的研究是神经网络的重要分支，在各种联想记忆网络模型中，由B·Kosko于1988年提出的BAM网络的应用最为广泛，其可以实现双向异联想。BAM网络分离散型、连续型和自适应型等多种形式，本专利技术所涉及的是离散型BAM网络。离散型BAM网络的拓扑结构如图1所示，为一个双层双向网络，当向其中一层输入信号时，另一层可以得到相应的输出值。由于初始模式可以作用于网络的任一层，信息可以双向传播，所以没有明确的输入层和输出层，可将其中的一层称为X层，有n个神经元节点，即X＝[x1,x2,…,xn]，另一层称为Y层，有m个神经元节点，即Y＝[y1,y2,…,ym]，节点的状态可以取单极性的{0,+1}或双极性的{-1,+1}。如果令X到Y的权值矩阵为W，则由Y到X的权值矩阵便是其转置矩阵WT。...
【技术保护点】
1.一种基于FPGA的离散BAM神经网络系统，其特征在于：包括封装于FPGA的地址选择模块AddSel、权值矩阵存储与读取模块SRAM、HADAMARD预处理模块hdm以及联想回忆诊断模块Matrix；/n所述权值矩阵存储与读取模块SRAM用于串行存储BAM神经网络系统通过离线学习得到的权值矩阵，当进入在线联想回忆诊断过程中时，权值从权值矩阵存储与读取模块SRAM中被串行读出；/n所述地址选择模块AddSel用于权值读、写两种过程中的地址选择；/n所述HADAMARD预处理模块hdm用于对输入向量的HADAMARD预处理；/n所述联想回忆诊断模块Matrix用于BAM神经网...
【技术特征摘要】
1.一种基于FPGA的离散BAM神经网络系统，其特征在于：包括封装于FPGA的地址选择模块AddSel、权值矩阵存储与读取模块SRAM、HADAMARD预处理模块hdm以及联想回忆诊断模块Matrix；
所述权值矩阵存储与读取模块SRAM用于串行存储BAM神经网络系统通过离线学习得到的权值矩阵，当进入在线联想回忆诊断过程中时，权值从权值矩阵存储与读取模块SRAM中被串行读出；
所述地址选择模块AddSel用于权值读、写两种过程中的地址选择；
所述HADAMARD预处理模块hdm用于对输入向量的HADAMARD预处理；
所述联想回忆诊断模块Matrix用于BAM神经网络在线联想回忆诊断过程以及结果的规范化处理。
2.根据权利要求1所述的一种基于FPGA的离散BAM神经网络系统，其特征在于：所述权值矩阵存储与读取模块SRAM采用QuartusII中的宏功能模块生成，其规模、字长以及初始值均由用户设置。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于FPGA的离散BAM神经网络系统，其特征在于：所述BAM神经网络系统接收16位离散型输入行向量信号，经过HADAMARD预处理后得到正交或近似正交的行向量，并进行规范化处理；然后从权值矩阵中依次读取相应的权值列向量，并与该输入行向量进行在线联想回忆诊断，从而得到相应的离散型输出向量，并经过规范化处理后，予以输出。
4.根据权利要求3所述的一种基于FPGA的离散BAM神经网络系统，其特征在于：所述权值矩阵存储与读取模块SRAM采用向量形式存储权值矩阵W16×16，即权值矩阵共分为16个列向量，每个列向量含有16个元素，每个元素最多为5位，则每个列向量总共有：5×16＝80位。
5.根据权利要求4所述的一种基于FPGA的离散BAM神经网络系统，其特征在于：所述BAM神经网络系统中采用串并结合的方法进行联想计算，对于输入行向量X1×16与权值矩阵W16×16中的一列相乘采用并行计算方式，可以获得输出行向量Y1×16中的一个元素值，然后再经过...
【专利技术属性】
技术研发人员：汪木兰，朱昊，包永强，刘婷婷，宋宇飞，蒋姝，
申请(专利权)人：南京工程学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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