【24h】

An implementation method of pulsed neuron model for FPGA devices

机译:FPGA器件脉冲神经元模型的实现方法

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摘要

We have been studied about the pulsed neural networks which are suitable for temporal information processing. The pulsed neural networks have very simple structure and don't need a multiplier for implementation. In this article, we proposed an implementation method of a pulsed neural network for the FPGA devices. By apply this method, we can implement many pulsed neuron model in a FPGA device. We implemented pulsed neuron modules for sound localization and went through the real-time processing of them on a FPGA device.
机译:我们已经研究过适用于时间信息处理的脉冲神经网络。 脉冲神经网络结构非常简单,不需要乘法器以实现。 在本文中,我们提出了一种用于FPGA器件的脉冲神经网络的实施方法。 通过应用这种方法,我们可以在FPGA设备中实现许多脉冲神经元模型。 我们实施了用于声音定位的脉冲神经元模块,并通过它们在FPGA设备上进行实时处理。

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