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| 稿件标题： | 基于脉冲神经网络的图像识别系统设计 |
| 稿件作者： | 田玉茹，刘胜，杨海乐 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2021.S1.054 |
| 栏目名称： | 信息科学与控制工程 |
| 关键词： | 脉冲神经网络；FPGA设计；反向传播算法；MNIST识别 |
| 文章摘要： | 通过研究基于脉冲学习算法的脉冲神经网络，建立了一个用伪导数反向传播学习算法训练的前馈型卷积脉冲神经网络模型，将卷积神经网络和脉冲神经元相结合实现事件驱动模型运算，并与基于STDP无监督学习建立的脉冲神经网络模型比较，进行了模型分类精度和硬件复现可实现性的验证，表明前者更适合硬件复现。随后，利用FPGA硬件资源，设计了卷积型脉冲神经网络存储分配方案及其硬件整体架构。基于前馈型卷积脉冲神经网络的每个运算步骤，设计了各个硬件计算模块。通过硬件电路仿真和实测进行了硬件模块的验证，完成了一款可用于手写数字数据集分类问题的卷积型脉冲神经网络加速器。最后，对加速器硬件数据进行了汇总，与CPU的计算比较，运行能耗降低99%，运算速率提升23倍。 |
| 稿件基金： | 国家自然科学基金项目（51579047） |
| 引用本文格式： | 田玉茹，刘胜，杨海乐.基于脉冲神经网络的图像识别系统设计［J］.兵器装备工程学报，2021,42(S1):248-257. TIAN Yuru, LIU Sheng, YANG Haile.Design of Image Recognition System Based on Spike Neural Network［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2021,42(S1):248-257. |
| 刊期名称： | 2021年增刊1期 |
| 出版时间： | 2021年7月 |
| 上线时间： | 2021年7月27日 |
| 浏览次数： | 2745 |
| 下载次数： | 665 |
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