【技术实现步骤摘要】
一种基于异构脉冲神经网络的人脸识别的FPGA芯片
[0001]本专利技术属于类脑智能和人工智能
，具体涉及一种基于异构脉冲神经网络的人脸识别的FPGA芯片。
技术介绍
[0002]人脸识别已经渗透进我们生活中的各个领域，如安防监控，移动支付等。但是目前人脸识别主要依靠传统的神经网络，或传统机器学习。这些方法算法模型大，计算资源需求大，能效低，往往要许多张GPU才能支持其工作，难以在嵌入式设备中实现人脸识别应用。在大脑中，仅需2w的功耗就能完成许多物体的识别。受人脑启发的脉冲神经网络可以很好地模拟人脑的特性，以脉冲序列为载体进行传递信息，而不是传统的实值，从而能够以高能效、低资源需求地进行人脸识别，给在嵌入式设备中实现人脸识别提供了新的思路。目前脉冲神经网络的研究已经有了一些成果，但它的应用仍然处于起步阶段。像是Temportron，SpikePro等模型，一方面这些算法涉及大量指数运算，难以在低成本、高速的嵌入式中实现人脸识别，另一方面，典型的脉冲神经网络特征提取能力较弱，难以胜任人脸识别工作。
[0003]因...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于异构脉冲神经网络的人脸识别的FPGA芯片，其特征在于：包括编码网络模块、分类器、数据缓存模块和全局控制器；所述编码网络模块包括编码网络控制器，以及分别与编码网络控制器连接的外部脉冲交互单元和多个物理神经元，外部脉冲交互单元分别与各物理神经元连接；其中，所述外部脉冲交互单元用于负责脉冲的存储与发送；所述物理神经元用于负责膜电位更新及各项权重的学习；所述编码网络控制器用于接收全局控制器发出的信号，并分发控制信号与输入数据地址，控制编码网络模块中物理神经元开始或停止膜电位更新、权重更新，以及协调控制外部脉冲交互单元与物理神经元之间进行脉冲交互；所述分类器包括分类器控制器，以及分别与分类器控制器连接的误差管理单元、权重更新单元、第二膜电位更新单元、权重存储器、第二膜电位存储器、脉冲记录存储器和误差记录存储器；所述脉冲记录存储器和误差记录存储器分别与误差管理单元连接；所述第二膜电位更新单元分别与脉冲记录存储器和第二膜电位存储器连接；所述权重存储器分别与权重更新单元、第二膜电位更新单元连接；所述权重更新单元与误差管理单元连接；其中，所述分类器控制器用于接收全局控制器的控制信号，确定分类器处于分类阶段还是学习阶段，并分发各个存储器地址与读写信号；所述误差管理单元用于负责误差计算、存储以及发送误差给权重更新单元；所述权重更新单元用于负责权重的更新；所述膜电位更新单元用于负责对膜电位进行累积判断是否超过阈值，若超过则发射脉冲，并重置膜电位；所述权重存储器、第二膜电位存储器、脉冲记录存储器和误差记录存储器均用于存储数据；所述数据缓存模块分别与编码网络模块和分类器连接，所述数据缓存模块缓存编码网络模块编码后的脉冲信号，并送入分类器进行分类，以防止分类器处理速度较慢时编码后数据丢失；所述全局控制器分别与编码网络模块和分类器连接，所述全局控制器用于统筹控制整块芯片，发放控制信号给下级控制器，在无监督学习阶段，控制编码网络模块编码并更新权重，在有监督学习阶段，控制编码网络模块进行编码，以及控制分类器进行分类并更新权重，在常规工作阶段，控制编码网络模块编码，分类器进行分类。2.根据权利要求1所述的基于异构脉冲神经网络的人脸识别的FPGA芯片，其特征在于：所述物理神经元包括神经元控制器，以及分别与神经元控制器连接的内部脉冲交互单元、第一膜电位更新单元、前向权重管理单元、纵向抑制管理单元、阈值电压管理单元、前向权重存储器、纵向抑制存储器、阈值电压存储器和第一膜电位存储器；所述内部脉冲交互单元分别与第一膜电位更新单元、前向权重管理单元、纵向抑制管理单元和阈值电压管理单元连接；所述第一膜电位更新单元分别与第一膜电位存储器、前向权重管理单元、纵向抑制管理单元和阈值电压管理单元连接；所述前向权重管理单元与前向权重存储器连接；所述纵向抑制管理单元与纵向抑制存储器连接；所述阈值电压管理单元与阈值电压存储器连接；其中，所述权重管理单元、纵向抑制管理单元和阈值电压管理单元，用于在编码阶段对应参数运算后发送至第一膜电位更新单元，以及在片上学习阶段用于负责对对应参数进行更新；所述膜电位更新单元用于负责对接收到的参数进行累积更新，当达到阈值时清零膜电位，并发射脉冲；所述前向权重存储器、纵向抑制存储器、阈值电压存储器和第一膜电位存储器用于存
储数据；所述神经元控制器用于接收编码网络控制器控制信号，控制物理神经元内部不同单元的工作，发放物理神经元内部存储器读写信号与地址，并控制物理神经元内部脉冲交互单元传输脉冲信号给其他物理神经元。3.根据权利要求2所述的基于异构脉冲神经网络的人脸识别的FPGA芯片，其特征在于：所述第一膜电位更新单元包括第一加法器（1）、第二加法器（2）、第一MUX数据选择器（3）和第一比较器（4）；所述第一加法器（1）分别与前向权重管理单元、纵向抑制管理单元连接；所述第二加法器（2）分别与第一加法器（1）和第一膜电位存储器连接；所述第一比较器（4）分别与阈值电压管理单元和第二加法器（2）连接；所述第一MUX数据选择器（3）分别与第二加法器（2）和第一膜电位存储器连接；其中，所述第一加法器（1）用于将前向权重管理单元的输出电流与纵向抑制管理单元的抑制电流相加，进行膜电位累积的第一步；所述第二加法器（2）用于将第一加法器的输出与对应物理神经元前一个时间步的膜电位相加，得到当前物理神经元的膜电位；所述第一MUX数据选择器（3）用于根据第一比较器（4）结果，若膜电位大于阈值则将当前膜电位置0，反之保留膜电位；所述第一比较器（4）用于比较当前膜电位与动态阈值管理单元输出的阈值电压大小，若大于阈值电压则产生脉冲，即输出1，脉冲送往内部脉冲交互单元，同时在第一膜电位更新单元内部也通过该脉冲判断膜电位是否置0。4.根据权利要求3所述的基于异构脉冲神经网络的人脸识别的FPGA芯片，其特征在于：所述前向权重管理单元包括第一乘法器（5）、第二乘法器（10）、第三乘法器（9）、第三加法器（6）、第四加法器（8）、第五加法器（11）、第二MUX数据选择器（12）、第三MUX数据选择器（7）和第一寄存器（13）；所述第一乘法器（5）与第四加法器（8）连接；所述第二乘法器（10）分别与...
【专利技术属性】
技术研发人员：周政华，石匆，钟正青，王海兵，周喜川，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。