Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD (대한전자공학회논문지SD)

The Institute of Electronics and Information Engineers (대한전자공학회)
권호 표지

Implementation of a Feed-Forward Neural Network on an FPGA Chip for Classification of Nonlinear Patterns

비선형 패턴 분류를 위한 FPGA를 이용한 신경회로망 시스템 구현

  • 이운규 (도담 시스템) ;
  • 김정섭 (BK21 메카트로닉스그룹, 충남대학교) ;
  • 정슬 (BK21 메카트로닉스그룹, 충남대학교)
  • Published : 2008.01.25
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Abstract

In this paper, a nonlinear classifier of a feed-forward neural network is implemented on an FPGA chip. The feedforward neural network is implemented in hardware for fast parallel processing. After off line training of neural network, weight values are saved and used to perform forward propagation of neural processing. As an example, AND and XOR digital logic classification is conducted in off line, and then weight values are used in neural network. Experiments are conducted successfully and confirmed that the FPGA neural network hardware works well.

본 논문에서는 비선형 패턴 분류를 위해 FPGA 칩에 신경회로망을 구현하였다. 병렬처리 연산을 위해 순방향 신경회로망이 구현 되었다. 신경망의 학습을 off-line으로 한 다음에 가중치 값들을 저장하여 사용한다. 예로서, AND와 XOR 논리의 패턴 구분이 수행된다. 실험결과를 통해 FPGA에 구현된 신경회로망이 잘 작동하는 것을 검증하였다.

Keywords

References

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