基于FPGA的神经网络的硬件实现

介绍神经网络ＶＬＳＩ硬件实现的基本情况和电路原理图与ＶＨＯＬ混合设计方法的概念，在此基础上利用单片ＦＰＣＡ设计出了白６４个神经元组成的具有片内学习功能的三层ＥＢＰ神经网络电路，其学习速度达到每秒三千万次以上连接权值的修正，并对其工作过程进行了较详细的分析，指出了制造ＡＳＩＣ芯片时应做的改进。