体系结构研究者眼中的神经网络硬件
是通过更高的主频来提升计算机性能。根据摩尔定律，处理器芯片上的晶体管数量和峰值功耗都在不断增加。由于时钟频率的提高和泄漏电流的增加，需要提高驱动电压来快速识别晶体管的状态。驱动电压与时钟频率有一定的正比关系，根据晶体管的功耗估算公式，可以得出，功耗的增加大大超过了性能的提升。根据英特尔公司的研究报告[1]，3%的功耗只能带来1%性能的提升，这种代价过于昂贵。功耗的提升和处理器芯片有限的封装散热能力也有突出的矛盾。受限于封装功耗，大部分的晶体管无法同时全速工作，出现“暗硅(dark sili-con)”[23, 66]。目前晶体管工艺仍有发展空间，随着三维堆叠(3D-stack)技术的发展，可以预见芯片的集成度仍将提升，功耗密度(power density)将使散热问题更加突出。
目前工业界和学术界的共识是：体系结构需要用“暗硅”实现加速器——针对特定应用或算法而定制的硬件电路[9]。从移动通信终端到数据中心，加速器是提升性能和能效的最有效手段。有研究表明，加速器能够使一些应用的能效提升50~1000倍[29]。神经网络硬件加速器又重新成为体系结构研究的重要内容。
人工智能：深度学习技术
神经网络的研究分为生物启发的神经网络(bio-inspired neural network)和人工神经网络(artifi-cial neural network)两类。前者
由神经生物学家关注，用于建立一种合适的模型（从生物学而来）来帮助理解神经网络和大脑是如何工作的，比较有代表性的是脉冲神经网络(spiking neural network)[45]。最近，IBM在《自然》(Nature)上发表了他们的成果——TrueNorth[48]，高通公司也宣布生物启发的神经网络芯片Zeroth处理器[38]的消息。这些模型都采用了更加接近生物学的
背景
神经网络硬件是计算机体系结构、人工智能和神经科学等多学科深度融合、交叉的一个领域，是利用专门的硬件电路对神经网络算法进行处理。二十世纪八九十年代，国内外曾掀起一阵研究神经网络硬件的热潮。但是由于整个智能领域的研究陷入低潮，神经网络硬件的研究也趋于停滞。近年来，计算机体系结构、人工智能应用出现了一些新的趋势，神经网络硬件加速器又重新回到工业界和学术界的视野。
计算机体系结构：暗硅
自计算机诞生以来，性能不断提升的处理器芯片使人类处理和计算大规模数据的能力不断增强，强大的计算能力也推动着其他学科的不断发展，反过来各个学科也促使人类不断追求更加强大的计算能力。
处理器芯片厂商一直以来都陈云霁
中国科学院计算技术研究所
体系结构研究者眼中的神经网络硬件
关键词：计算机体系结构 神经网络硬件 寒武纪系列
模型，并且已经有一些实际应用的场景。
人工神经网络是机器学习方法的一种，其起源要追溯到1943年麦卡洛克(McCulloch)和皮茨(Pitts)的工作[46]。他们设计的神经元模型构成的网络原则上可以计算任何函数。1949年赫布(Hebb)的工作阐述了突触修正的生理学模型。1958年罗森布拉特(Rosenblatt)第一个提出了感知器作为有监督学习的模型，80年代霍普菲尔德(Hop?eld)发表了一篇引起巨大争论的论文[31]，也推动了神经网络研究的高速发展。最近本希奥(Bengio)、欣顿(Hinton)等人提出的深度学习[39]在许多应用程序上（如网页搜索、图像分析、语音识别等）表现出良好的特性，激起了人们的极大热情，再次推动了神经网络研究的发展。深度神经网络(Deep Neural Network, DNN)和卷积神经网络(Convolu-tional Neural Network, CNN)[40]相继引起人们的极大兴趣。
应用：日益重要的智能应用
随着技术的发展，应用发生了重大的变化，比如并行计算过去常常被狭隘地理解为科学计算，但近年来出现的一些复杂的云服务应用和移动终端上的智能处理应用，如音乐和语音识别（如Shazam和Siri）、图像/视频分析（图像/视频的自动文本标记，如Picasa和Flickr）、在线导航（如谷歌、必应和百度地图）等，对计算能力和能效提出了很高的要
求。2005年，英特尔将其归纳为
RMS（recognition-mining-synthesis，
识别-发掘-综合）应用[21]，如
人脸识别、数据挖掘、图像合成等。
其后英特尔联合普林斯顿大学推
出了并行基准测试程序集PAR-
SEC[8]，其中大部分是RMS类应用。
大部分RMS应用均基于分类、聚
合、近似或优化算法。随着智能
应用地位的日益提升，能显著提
升智能处理速度、降低智能处理
能耗的神经网络处理器自然成为
业界关注的焦点。
神经网络硬件发展
现状
随着新的神经网络模型的
不断提出，硬件设计技术的不断
更新，神经网络硬件也越来越难
以单纯的标准划分出具有实际
意义的分类。从弗林(Flynn)[27]
在1972年提出的单指令流单
数据流(SISD)、单指令流多数
据流(SIMD)、多指令流单数据
流(MISD)、多指令流多数据流
(MIMD)的分类方法，到保罗
(Paolo Ienne)[32]在1995年提出的
基于灵活性和性能进行串并行的
分类方案，伊斯克·阿贝(Isik
Aybay)在1996年提出的多属性
分类（片上/片外、数字/模拟/
混合等）方案[6]，再到伊布杜詹
恩(Izeboudjen)在2014年提出的
更加偏向体系结构的分类方案[33]，
研究人员一直在努力将现有的
神经网络硬件纳入一个清晰的体
系。迪亚斯(Dias)在2004年总
结了之前多年商业化的硬件神经
网络[18]。米斯拉(Misra)等人在
2010年调研了从20世纪90年代
起近20年的硬件神经网络[49]。
在本文中，我们的目的不是
探讨如何将神经网络硬件分类，
而是展示神经网络硬件在近几年
的发展成果。
面向机器学习的人工神
经网络硬件
以机器学习相关任务为加速
目的的研究多集中在多层感知器
(Multilayer Perceptron, MLP)、深
度神经网络、卷积神经网络。这
三种网络具有相似的结构，在
很多场景下具有很好的精度表
现，应用也极为广泛。多层感知
器的每一层都基本相同，将输入
和相应权值相乘的结果相加，通
过激活函数（如sigmoid(x)和
tanh(x)）后，从最后一层获得输
出结果。典型的深度神经网络和
卷积神经网络具有卷积层、降采
样层(pooling)和分类层。最近
又提出了归一化层，常见的有局
部对比度归一化(Local Contrast
Normalization, LCN)[34]和局部响
应归一化(Local Response Nor-
malization, LRN)[37]。近几年的发
展趋势是网络（尤其是深度学习
所用到的神经网络）越来越大，
模型中的参数越来越多，数据也
越来越多。
CPU
这里当属谷歌的深度学习模
型最有影响力。谷歌2012年左右在非常大的图像数据集上训练深度学习模型[65]。该模型具有10亿个神经元连接，数据集采用从网络上下载的1000万幅200×200大小的图片，在1000台16个核的机器上训练了3天。该模型在ImageNet数据集上识别22000个物体的准确率达到15.8%。
GPU
图形处理器(GPU)能够提供强大并行计算能力的特性，这使其成为神经网络硬件加速平台的首选。欧(Oh)等人[52]早在2004年就已经通过将点积转化为矩阵操作，用以在GPU上加速神经网络。科茨(Coates)等人[15]的论文提出，GPU可以加速到90倍以上。GPU的流行促使出现了大量深度学习的软件框架，包括Caffe[35]、Theano[7]、Torch[3]、Cuda-convnet[4]。而英伟达公司(NVIDIA)也推出了自己的深度
学习库来配合以上各种框架[2]，最大可以加速30%。百度公司目前已构建了世界上规模最大的人工神经网络模型。
FPGA
现场可编程门阵列(FPGA)的优点在于可以快速进行硬件的功能验证和评估，加快完成设计的迭代速度。但和专用集成电路(Application Speci?c Integrated Cir-cuit, ASIC)相比，FPGA相对低效，这也限制了FPGA的应用范围。文献[53, 61]等在FPGA平台上开展了很多神经网络硬件的研究工
作。云(Yun)等人[68]在2002年
提出了基于传统单指令流多数据
流结构的ERNA结构，在FPGA
上实现了256-32-5（输入层有256
个神经元、隐藏层有32个神经元、
输出层有5个神经元）的多层感
知器和反向传播训练算法。
与深度神经网络相比，卷
积神经网络的一大特性是卷积
层占很大的运算量，而运算中
的核(kernel)是被每对输入输
出特征图像所共享的，这样使
得卷积神经网络的权值总量远
远低于同样大小的深度神经网
络。共享核的特性也使得每个
输出特征图像上的神经元所需
要的输入图像上的神经元是重
叠的。卷积核在输入图像上滑
动，与相应区域的输入神经元
进行卷积运算后得到输出神经
元（加上bias偏置和激活函数）。
法拉贝特(Farabet)等人[26]基于
FPGA实现了卷积神经网络处理
器(Convolutional Network Pro-
cessor, CNP)。基于卷积神经网
络处理器的人脸检测系统可以
以10帧/秒的速度处理大小为
512×384的视频图像。法拉贝
特等人[25]在2011年提出并在
2012年[55]开发了一种运行时可
重构数据流处理器NeuFlow，并
在Xilinx Virtex 6 FPGA上实现。
实时处理测试表明，这种实现
方式的加速比高出CPU 100倍，
功耗在10W左右。桑卡拉达斯
(Sankaradas)等人[57]在2009年
用FPGA加速了卷积神经网络。
卷积运算被重点关注，实现了
多个k×k的卷积核运算单元和
相应的降采样非线性函数，片
外存储和大带宽的数据连接用
来保证运算的数据供应。然而
卷积核的大小非常不灵活。查
克拉哈(Chakradhar)等人[11]在
2010年采用systolic-like结构
在200MHz的FPGA上实现了
卷积神经网络协处理器，来实
时处理VGA(640×480)视频图
像（25~30的帧率）。佩曼(Pee-
men)等人[54]在2013年利用卷
积神经网络的计算特性实现了
卷积神经网络协处理器。其中，
MicroBlaze作为主控处理器实
现卷积神经网络特殊的数据需
求，计算单元PE与单指令流多
数据流的结构类似。与使用传
统的高速暂存存储器(scratchpad
memory)的FPGA实现的处理
器相比，利用卷积神经网络特
性实现的处理器的资源开销是
前者的1/13。
ASIC
采用自定制电路可以给予
设计者最大的自由度去实现设
计，同时硬件设计的取舍也很大
程度上取决于设计者本身。菲姆
(Pham)等人利用IBM的45nm
SOI工艺库对NeuFlow[55]进行了
评估，认为如果将NeuFlow实
现为专用集成电路，其性能功
耗比将达到490 GOPs/W1，远大
于FPGA实现的14.7 GOPs/W和
GPU的1.8 GOPs/W。
ASIC可以采用数字电路、模
拟电路或者混合设计。最早的模拟芯片如英特尔的ETANN[30]，包含64个全连接的神经元和10240个权值连接。随后有很多在ETANN上的尝试，如Mod2Neu-rocomputer[50]将12个ETANN连
接，实时处理图像。刘(Liu)等人[44] 在2002年展示了包含前向通路与实时错误处理的CMOS2芯片，采用了Orbit2um的N-well工艺。早期也有大量工作采用了模拟电路。文献[42]等采用模拟数字混合电路实现神经网络硬件，这些工作中，或者输入是模拟的，或者计算操作是模拟的。模拟电路的问题在于精度难以控制，表示数据范围极为有限，且实现依赖设计人员的经验。数字芯片则不然，数字芯片这些年统治了芯片行业的发展。Micro Devices的MD1220[16]是第一款商用数字芯片。埃舍梅尔扎德(Esmaeilzadeh)在2010年提出了采用近似运算的硬件多层感知器的神经网络流处理器NnSP[24]。特曼(Temam)[63]在2012年报告了有一定容错能力的硬件多层感知器。子东(Zidong)[20]等人研究实现了非精确硬件神经网络。笔者所在的课题组近年来在这方面的一系列工作也得到了国际上的关注。
生物启发的脉冲神经网络硬件
尽管生物启发的神经网络很贴近真实的神经元细胞，但是它
在机器学习任务上的低精度使其
一直在工业界得不到应用。卷积
神经网络方向的巨擘勒坎(LeCun)
就曾经发表过类似的观点[5]：“他
们寄希望于复制我们所知晓的神
经元和神经突触的所有细节，然
后在一台超级计算机上模拟巨大
神经网络，从而产生人工智能，
这是幻想。”然而，很多研究人
员仍然认为贴近生物特征的神经
网络才是构建真正强人工智能的
基石（而不是传统的机器学习类
的人工神经网络）。
脉冲放电是生物启发的神经
网络里通用的概念。单个输入刺
激所携带的信息通过一连串的脉
冲传递到后续神经元。这样的编
码方式通常分为两类（并没有清
晰的定义），一类是将信息编码
在脉冲的放电频率上，即频率编
码(rate coding)，这是研究多年的
工作方式；另一类是强调单个脉
冲放电的精确时间，即时间编码
(temporal coding)，它的难度也是
不言而喻的。格斯特纳(Gerstner)[28]
和索普(Thorpe)[64]在近些年提出
了一些方法。究竟哪种编码方式
更优？学术界一直争论不断。这
也显示出我们对大脑工作机制的
无知。
在硬件实现上，有一类研究
是采用新兴的忆阻器(memristor)
来实现神经网络的构建[51, 62]。奎
瑞利兹(Querilioz)等人所用的模型
是MNIST测试集上精度最高的脉
冲神经网络模型[56]。李(Lee)[41]等
人采用了CMOS CrossNet结构。
埃依曼兹(Eryilmaz)等人[22]专门
研究了采用非易失性存储器学习
问题。史密斯(Smith)在2014年
研究了如何采用硬件（数字电路）
高效地实现不同的LIF神经元模
型[60]。沃格尔斯坦(Vogelstein)
等人[67]比较了不同的神经元模
型的模拟实现。作为BrainScale
项目的一部分，舍梅尔(Schem-
mel)[58]调查了Wafer-scale的脉冲
神经网络。SpiNNaker[36]实现了
10亿个神经元。
近年来，生物启发的脉冲
神经网络芯片方面引人瞩目的
进展是IBM的SyNAPSE项目。
2011年，塞欧(Seo)等人[59]提
出了45nm的CMOS芯片；卡
西迪(Cassidy)等人[10]提出了针
对生物神经芯片的数字神经元模
型实现方案；梅罗拉(Merolla)
等人[47]提出了采用Crossbar结
构的数字芯片，单个脉冲的能
耗是45pJ。2014年，IBM发布
了TrueNorth芯片[48]（如图1所
示）。TrueNorth的每个核都采用
了Crossbar结构的静态随机存
储器(SRAM)，拥有256个输入
神经元、256个输出神经元。每
个芯片拥有4096个芯片核，总
计100万个神经元，2.56亿个权
值连接，共计采用54亿个晶体
管。单个芯片平均放电频率为
1 GOPS: Giga Operations Per Second，每秒10亿运算数。
2 CMOS: Complementary Metal Oxide Semiconductor，互补金属氧化物半导体。
20Hz ，单个神经元放电功耗低至26pJ ，功耗低至65mW ，远远低
于传统芯片。IBM 表示，将多个TrueNorth 芯片连接起来可以提
供更加强大的脉冲神经网络处理能力。
TrueNorth 从推出伊始就充满了争议，如勒坎表示“尽管文章令人印象深刻，但实际上没有实现任何有价值的东西”[5]。Neuflow 的作者卡伦西罗(Culur-ciello)表示“从计算性能功耗比的角度讲，和一般的数字芯片相比，TrueNorth 并没有优势3，反而处于劣势地位”[17]。然而从学科发展的角度讲，我们认为TrueNorth 显示了神经网络硬件潜在的优势，使得神经网络硬件
受到更多的关注。
寒武纪系列神经网络处理器
我是一名计算机体系结构研究者，而我所在课题组（体系结构国家重点实验室未来计算课题组）的陈天石博士，他的研究背景是人工智能。于是，我们从2008年开始走上了体系结构和人工智能交叉研究的道路，探索神经网络硬件。最初，研究推进难
度很大，进展速度并不快。很多前辈都提到过，交叉领域的研究要得到认可并不容易，要做很多“培育”性质的工作，例如让体系结构领域的研究者认识到人工
智能的重要性。2012年陈天石等人提出的国际上首个人工神经网络硬件的基准测试集benchNN
就
图1 IBM TrueNorth 结构图示[48]
3
卡伦西罗之所以认为TrueNorth 功耗低，仅仅是因为它的频率（平均放电频率20Hz ）比主流硬件（一般可达到1~3GHz ）低约一亿倍。
分类聚类逼近优化滤波
PARSEC2.0
图2 体系结构经典测试集PARSEC 大部分程序都可建立于人工神经网 络之上
是一个代表[12]。我们发现，体系结构领域经典的测试集PARSEC 中的大部分程序都是分类、聚类、逼近、优化、滤波等应用，非常适合神经网络算法。BenchNN利用人工神经网络算法对PARSEC 的核心代码进行了重构（如图2所示）。这项工作提升了人工神经网络处理速度，有效加速了通用计算，因而获得了IISWC’12 (IEEE International Symposium on Workload Characterization)的最
佳论文提名奖，有力地推动了国际体系结构学术圈对神经网络的接纳。
局面打开之后，我们课题组立即推出了一系列寒武纪神经网络专用处理器4。当前寒武纪系列已包含三种处理器结构：DianNao（面向多种人工神经网络的原型处理器结构）[13]、DaDianNao（面向大规模人工神经网络）[14]和PuDianNao（面向多种机器学习算法）[43]，如表1所示。在即将到来的2015 ACM/ IEEE计算机体系结构国际会议(ACM/IEEE International Sympo-sium on Computer Architecture, ISCA 2015)上，我们还将发布第四种结构：面向卷积神经网络的ShiDianNao[19]。这一系列工作在2014年两获CCF推荐A类国际学术会议的最佳论文奖，并被《美国计算机学会通讯》(Communi-cations of the ACM)遴选为研究
亮点(research highlights)。
寒武纪1号：DianNao
陈天石等人提出的DianNao
是寒武纪系列的第一个原型处理
器结构[13]，包含一个处理器核，
主频为0.98GHz，峰值性能达每
秒4520亿次神经网络基本运算
（如加法、乘法等），65nm工艺
下功耗为0.485W，面积3.02 mm2
（如图3所示）。在若干代表性神
经网络上的实验结果表明，Dian-
Nao的平均性能超过主流CPU核
的100倍，面积和功耗仅为CPU
核的1/30~1/5，效能提升达三个
数量级；DianNao的平均性能与
主流通用图形处理器(NVIDIA
K20M)相当，但面积和功耗仅为
后者的百分之一量级。
DianNao要解决的核心问题
是如何使有限的内存带宽满足运
算功能部件的需求，使运算和访
存之间达到平衡，从而实现高效
能比。其难点在于选取运算功能
部件的数量、组织策略以及片上
随机存储器(RAM)的结构参数。
由于整个结构参数空间有上千万
种选择，而模拟器运行速度不及
4 寒武纪是生命爆炸性发展的时代，各种现代动物的祖先纷纷登场。我们给自己的项目起这个名字，是希望21世纪成为智能爆炸性发展的时代。
图3 DianNao结构图
真实芯片的十万分之一，我们不可能蛮力尝试各种可能的设计参数。为解决此问题，我们提出了一套基于机器学习的处理器性能建模方法，并基于该模型最终为DianNao选定了各项设计参数，在运算和访存间实现了平衡，显著提升了执行神经网络算法时的效能。
即使数据已经从内存移到了片上，搬运的能耗依然非常高。英伟达公司首席科学家史蒂夫·凯科勒(Steve Keckler)曾经指出，在40nm工艺下，将64位数据搬运20毫米的能耗是做64位浮点乘法的数倍。因此，要降低处理器功耗，仅仅降低运算功耗是不够的，必须对片上数据搬运进行优化。我们提出了对神经网络进行分块处理，将不同类型的数据块存放在不同的片上随机存储器中，并建立理论模型来刻画随机存储器与随机存储器、随机存储器与运算部件、随机存储器与内存之间的搬运次数，进而优化神经网络运算所需的数据搬运次数。相对于CPU/GPU上基于缓存层次的数据搬运，Dian-Nao可将数据搬运次数减少至前者的1/30~1/10。
寒武纪2号：DaDianNao
近年来兴起的深度神经网络在模式识别领域取得了很好的应用效果，但这类神经网络的隐层数量和突触数量远多于传统神经网络。例如，著名的谷歌大脑包括了100多亿个突触。百度采用的大规模深度学习神经网络包
含200多亿个突触。急剧增长的
神经网络规模给神经网络处理器
带来了挑战。单个核已经难以满
足不断增长的应用需求。将神经
网络处理器扩展至多核成为自然
之选。DaDianNao在DianNao的
基础上进一步扩大了处理器的规
模，包含16个处理器核和更大
的片上存储（如图4所示），并
支持多处理器芯片间直接高速互
连，避免了高昂的内存访问开销。
在28nm工艺下，DaDianNao的
主频为606MHz，面积67.7 mm2，
功耗约16W。单芯片性能超过了
主流GPU 的21倍，而能耗仅为
主流GPU的1/330。64芯片组
成的计算系统的性能较主流GPU
提升450倍，但总能耗仅为后者
的1/150。
寒武纪3号：PuDianNao
神经网络已成为模式识别等
领域的主流算法，但用户很多时
候可能更倾向于使用其他一些经
典的机器学习算法。例如程序化
交易中经常使用线性回归这类可
解释性好、复杂度低的算法。在
此背景下，我们研发了寒武纪3
号多用途机器学习处理器——
PuDianNao[43]，可支持k-最近邻、
k-均值、朴素贝叶斯、线性回归、
支持向量机、决策树、神经网络等
近10种代表性机器学习算法。在
65nm工艺下，PuDianNao的主频
为1GHz，峰值性能达每秒10560
亿次基本操作，面积3.51 mm2，功
耗为0.596W。PuDianNao运行
上述机器学习算法时的平均性能
与主流通用图形处理器相当，但
面积和功耗仅为后者的百分之一
量级。PuDianNao的结构设计主
要有两个难点：运算单元设计和
存储层次设计，分别对应于机器
学习的运算特征和结构特征。其
中运算单元设计的出发点是高效
实现机器学习最频繁的运算操
作，而存储层次设计则主要根据
访存特征提高各机器学习算法中
数据的片内重用，降低片外访存
带宽的需求，充分发挥运算单元
的计算能力，避免片外访存成为
性能瓶颈。在运算单元设计方面，
我们提出了一种机器学习运算单
元(Machine Learning Unit, MLU)
来支持各种机器学习方法中共有
的核心运算，包括：点积（线性
回归、支持向量机、神经网络）、
距离计算（k-最近邻、k-均值）、
计数（决策树和朴素贝叶斯）、
排序（k-最近邻、k-均值）和非
线性函数计算（支持向量机和神
经网络）等。机器学习运算单元
被分成了计数器、加法器、乘法
器、加法树、Acc和Misc 6个流
Tile0Tile1
Tile2Tile3
??
??
Tile4Tile5
Tile6Tile7
-96.3?
-96.3?
Tile8Tile9
Tile10Tile11
??
??
Tile12Tile13
Tile14Tile15
-96.3?
-96.3?
HT0 PHY
HT0
Controller
HT3
Controller
HT3 PHY
HT2
Controller
H
T
2
P
H
Y
HT1 PHY
HT1
Controller
Central Block
图4 DaDianNao版图
水线阶段，如图 5所示。
在存储层次设计方面，我们设计了HotBuf(HB)、ColdBuf (CB)和OutputBuf(OB) 3个片上数据缓存（见图6）。HotBuf 存储输入数据，具有最短重用距离的数据。ColdBuf 存放相对较长重用距离的输入数据。OutputBuf 存储输出数据或者临时结果。这样设计的原因有两个：第一，在各种机器学习算法中，数据的重用距离通常可以分为两类或三类，因此设计了3个片上数据缓存；第二，机器学习算法中不同
图5 机器学习运算单元
类型的数据读取宽度不同，因此设置了分开的缓存来降低不同的宽度带来的开销。
类脑硬件未来之路
不同流派的神经网络硬件在目标、手段和方法上都存在很大差别。但是选择哪条道路更好？
我想分享一下自己的一些看法。
从短期（3~5年）来看，基于传统CMOS 的人工神经网络硬件加速器是一种比较稳健的选择。从算法研究的现状看，面向机器学习的人工神经网络在所有认知应用上的精度几乎都显著超过了同等规模的生物启发的脉冲神经网络。前者已经开始部署在不同类型的互联网应用上（图像、语音和文本的智能处理），而后者几乎没有得到工业应用。从一个硬件设计者的角度看，硬件的设计应该是算法驱动的。要想让硬件有生命力，什么算法效果好、用途广，硬件就应该支持什么算
法。传统CMOS 工艺是最稳定成熟的，适合短期内的硬件开发。忆阻器这样的新型器件所需要的工艺复杂，距离大规模实用化开发还有很长的路要走。如果把目标定得过高过远，可能会给这个领域的发展带来很大的风险。
从中期（5~10年）来看，可能会出现面向机器学习的人工神经网络硬件和生物启发的脉冲神经网络硬件并存的情况。这些年以深度学习为代表的人工神经网络非常热门，但是它有应用上的局限性。在没有高层次语义层面指导的情况下，很多图像识别问题是深度学习难以解决的。最近12306网站新推出的图片验证码就可能是这样一类的问题。例如，它会询问一组图片中哪些是开心果，而这些图片中有的是一颗开心果果仁，有的则是装在一个食品包装袋中的没剥开的开心果。我认为，没有高层次语义层面的指导（去壳的和带壳的都是开心果），现有的深度学习技术几乎无法通过逐层的特征提取来把这两个不同的开心果图片识别出来。所以深度学习技术的发展可能会遇到瓶颈。另一方面，通过学术界的深入研究，生物启发的脉冲神经网络在5~10年内在精度问题上有可能会取得一定的
突破（达到或接近深度学习的精度）。一旦如此，脉冲神经网络的优势就会充分发挥出来。脉冲神经网络硬件有很强的异步性，很多时候整个硬件中只有一
小部分电路需要翻转，能耗会远
图6 PuDianNao 版图
专题
陈云霁
CCF会员，2014 CCF
青年科学家奖获得
者。中国科学院计算
技术研究所研究员。
主要研究方向为计
算机体系结构、集成
电路设计和机器学
习。cyj@https://www.sodocs.net/doc/608297507.html,
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在更遥远的未来，神经网络硬件可能会在迈向强人工智能的路上起到比较重要的作用。真正的生物神经网络是和计算机科学家正在研究的人工神经网络乃至脉冲神经网络有极大的差别。计算机科学家所关心的神经网络是对生物神经网络进行的某种抽象。究竟什么样的抽象能保证神经网络支撑或者涌现强人工智能？对此谁心里也没有底。脉冲神经网络相对人工神经网络更接近生物，因为它能更多地体现神经元放电的时域信息，但是它也把很多分子、离子层面的信息过滤掉了，而这些信息绝非无足轻重。例如，生物学上常用于描述神经元的霍奇金-赫克斯利(Hodgkin-Huxley)方程（相关工作获得了诺贝尔奖）就对神经元离子层面上的行为进行了建模。没有人知道高级智能的涌现是否依赖于某种离子或者分子（或者基因）层面上的基本规律。所以，到底哪种神经网络硬件会胜出，很大程度上取决于我们对大脑的理解有多深刻。这也是为什么会有一些生物学家对类脑计算提出质疑。毕竟生物学对脑、神经环路以及神经元细胞的理解还不透彻，如何借鉴人脑进行计算自然会存在争议。
不是结论
深度学习的出现直接推动神经网络进入新的发展高峰期。同时，类脑计划也在各个国家火热开展。这一切，无论是希望能够高效地完成机器学习任务，还是朝着终极的强人工智能前进，神经网络硬件在提升计算能力的同时也在推进着模型的发展，这都将有力地促进相关学科的发展。■
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计算机组成与结构
第1章计算机组成与体系结构 根据考试大纲，本章内容要求考生掌握3个知识点。 （1）构成计算机的各类部件的功能及其相互关系； （2）各种体系结构的特点与应用（SMP、MPP）； （3）计算机体系结构的发展。 1.1 计算机体系结构的发展 冯·诺依曼等人于1946年提出了一个完整的现代计算机雏形，它由运算器、控制器、存储器和输入/输出设备组成。现代的计算机系统结构与冯·诺依曼等人当时提出的计算机系统结构相比，已发生了重大变化，虽然就其结构原理来说，占有主流地位的仍是以存储程序原理为基础的冯·诺依曼型计算机，但是，计算机系统结构有了许多改进，主要包括以下几个方面。 （1）计算机系统结构从基于串行算法改变为适应并行算法，从而出现了向量计算机、并行计算机、多处理机等。 （2）高级语言与机器语言的语义距离缩小，从而出现了面向高级语言机器和执行高级语言机器。 （3）硬件子系统与操作系统和数据库管理系统软件相适应，从而出现了面向对象操作系统机器和数据库计算机等。 （4）计算机系统结构从传统的指令驱动型改变为数据驱动型和需求驱动型，从而出现了数据流计算机和归约机。 （5）为了适应特定应用环境而出现了各种专用计算机。 （6）为了获得高可靠性而研制容错计算机。 （7）计算机系统功能分散化、专业化，从而出现了各种功能分布计算机，这类计算机包括外围处理机、通信处理机等。 （8）出现了与大规模、超大规模集成电路相适应的计算机系统结构。 （9）出现了处理非数值化信息的智能计算机。例如自然语言、声音、图形和图像处理等。 1.2 构成计算机的各类部件的功能及其相互关系 计算机由控制器、运算器、存储器、输入设备和输出设备组成。
一种递归神经网络在FPGA平台上的实现方案详解
一种递归神经网络在FPGA平台上的实现方案详解 近十年来，人工智能又到了一个快速发展的阶段。深度学习在其发展中起到了中流砥柱的作用，尽管拥有强大的模拟预测能力，深度学习还面临着超大计算量的问题。在硬件层面上，GPU，ASIC，FPGA都是解决庞大计算量的方案。本文将阐释深度学习和FPGA各自的结构特点以及为什么用FPGA加速深度学习是有效的，并且将介绍一种递归神经网络（RNN）在FPGA平台上的实现方案。 揭开深度学习的面纱深度学习是机器学习的一个领域，都属于人工智能的范畴。深度学习主要研究的是人工神经网络的算法、理论、应用。自从2006年Hinton等人提出来之后，深度学习高速发展，在自然语言处理、图像处理、语音处理等领域都取得了非凡的成就，受到了巨大的关注。在互联网概念被人们普遍关注的时代，深度学习给人工智能带来的影响是巨大的，人们会为它隐含的巨大潜能以及广泛的应用价值感到不可思议。 事实上，人工智能是上世纪就提出来的概念。1957年，Rosenblatt提出了感知机模型（Perception），即两层的线性网络；1986年，Rumelhart等人提出了后向传播算法（Back PropagaTIon），用于三层的神经网络的训练，使得训练优化参数庞大的神经网络成为可能；1995年，Vapnik等人发明了支持向量机（Support Vector Machines），在分类问题中展现了其强大的能力。以上都是人工智能历史上比较有代表性的事件，然而受限于当时计算能力，AI总是在一段高光之后便要陷入灰暗时光——称为：“AI寒冬”。 然而，随着计算机硬件能力和存储能力的提升，加上庞大的数据集，现在正是人AI发展的最好时机。自Hinton提出DBN（深度置信网络）以来，人工智能就在不断的高速发展。在图像处理领域，CNN（卷积神经网络）发挥了不可替代的作用，在语音识别领域，RNN （递归神经网络）也表现的可圈可点。而科技巨头也在加紧自己的脚步，谷歌的领军人物是Hinton，其重头戏是Google brain，并且在去年还收购了利用AI在游戏中击败人类的DeepMind；Facebook的领军人物是Yann LeCun，另外还组建了Facebook的AI实验室，Deepface在人脸识别的准确率更达到了惊人的97.35%；而国内的巨头当属百度，在挖来了斯坦福大学教授Andrew Ng（Coursera的联合创始人）并成立了百度大脑项目之后，百
神经网络C语言实现
#i n c l u d e"" #include <> const double e = ; //设置一个神经网络 //有一个隐藏层（含有两个节点） //输出层有一个节点 //输入数据是二维（两个节点） //一个样本数据为：x = , 标签为 //初始权值输入节点1到隐藏层：， //输入节点2到隐藏层：, //隐藏层到输出层初始权值为：, //学习速率为1 double changeWeightFromHiddenToOutput(double cost,double output,double hiddenLayerCode) { double result=0; result = cost*output*(1-output)*hiddenLayerCode; return result; } double changeWeightFromInputToHidden(double cost,double output,double weightOfHiddenCodeToOutput,double weightOfHiddenCode,double inputNum)
double result=0; result = cost*output*(1-output)*weightOfHiddenCodeToOutput*weightOfHiddenC ode*(1-weightOfHiddenCode)*inputNum; return result; } double sigmoidFunction(double x) { double result=0; result = 1/(1+pow(e,-x)); return result; } double costFunction(double originalSignal,double outputOfOurCalculation) { //此处采取的损失函数是最小二乘法 double cost=0; cost = (1/*(originalSignal-outputOfOurCalculation)*(originalSignal-outpu tOfOurCalculation); return cost;
计算机原理与体系结构
[模拟] 计算机原理与体系结构 选择题 第1题： 中断响应时间是指(1) 。 A.从中断处理开始到中断处理结束所用的时间 B.从发出中断请求到中断处理结束后所用的时间 C.从发出中断请求到进入中断处理所用的时间 D.从中断处理结束到再次中断请求的时间 参考答案：C 第2题： A.13 B.183 C.193 D.203 参考答案：D 第3题： 在单指令流多数据流计算机(SIMD)中，各处理单元必(3) 。 A.以同步方式，在同一时间内执行不同的指令 B.以同步方式，在同一时间内执行同一条指令 C.以异步方式，在同一时间内执行不同的指令 D.以异步方式，在同一时间内执行同一条指令 参考答案：B 在计算机中，最适合进行数字加减运算的数字编码是(4) ，最适合表示浮点数阶码的数字编码是(5) 。 第4题： A.原码 B.反码 C.补码 D.移码
参考答案：C 第5题： A.原码 B.反码 C.补码 D.移码 参考答案：D 操作数所处的位置，可以决定指令的寻址方式。操作数包含在指令中，寻址方式为(6) ；操作数在寄存器中，寻址方式为(7) ；操作数的地址在寄存器中，寻址方式为(8) 。 第6题： A.立即寻址 B.直接寻址 C.寄存器寻址 D.寄存器间接寻址 参考答案：A 第7题： A.立即寻址 B.相对寻址 C.寄存器寻址 D.寄存器间接寻址 参考答案：C 第8题： A.相对寻址 B.直接寻址 C.寄存器寻址 D.寄存器间接寻址
参考答案：D 第9题： 两个同符号的数相加或异符号的数相减，所得结果的符号位SF和进位标志CF 进行(9) 运算为1时，表示运算的结果产生溢出。 A.与 B.或 C.与非 D.异或 参考答案：D 第10题： 若浮点数的阶码用移码表示，尾数用补码表示。两规格化浮点数相乘，最后对结果规格化时，右规的右移位数最多为(10) 位。 A.1 B.2 C.尾数位数 D.尾数位数-1 参考答案：A 第11题： A.10/70△t
嵌入式系统硬件体系结构设计
一、嵌入式计算机系统体系结构 体系主要组成包括： 1. 硬件层 硬件层中包含嵌入式微处理器、存储器（SDRAM 、ROM 、Flash 等）、通用设备接口和I/O 接口（A/D 、D/A 、I/O 等）。在一片嵌入式处理器基础上添加电源电路、时钟电路和存储器电路，就构成了一个嵌入式核心控制模块。其中操作系统和应用程序都可以固化在ROM 中。 软件层功能层
2. 中间层 硬件层与软件层之间为中间层，也称为硬件抽象层（Hardware Abstract Layer，HAL）或板级支持包（Board Support Package，BSP），它将系统上层软件与底层硬件分离开来，使系统的底层驱动程序与硬件无关，上层软件开发人员无需关心底层硬件的具体情况，根据BSP 层提供的接口即可进行开发。该层一般包含相关底层硬件的初始化、数据的输入/输出操作和硬件设备的配置功能。 3. 系统软件层 系统软件层由实时多任务操作系统（Real-time Operation System，RTOS）、文件系统、图形用户接口（Graphic User Interface，GUI）、网络系统及通用组件模块组成。RTOS是嵌入式应用软件的基础和开发平台。 4. 功能层 功能层主要由实现某种或某几项任务而被开发运行于操作系统上的程序组成。 一个嵌入式系统装置一般都由嵌入式计算机系统和执行装置组成，而嵌入式计算机系统是整个嵌入式系统的核心，由硬件层、中间层、系统软件层和应用软件层组成。执行装置也称为被控对象，它可以接受嵌入式计算机系统发出的控制命令，执行所规定的操作或任务。 硬件的设计 本网关硬件环境以单片机S3C2440芯片和DM9000以太网控制芯片为主，
1BP神经网络实现(JAVA代码)
BP神经网络实现（Java代码） 神经网络的原理虽然理解起来不难，但是要是想实现它，还是需要做一些工作的，并且有很多细节性的东西需要注意。通过参阅各种相关资料，以及参考网络上已有的资源，自己写了一个含有一个隐含层，且只能有一个输出单元的简单的BP网络，经过测试，达到了预期的效果。 需要说明的是，神经网络的每个输入都在[0,1]中，输出也在[0,1]中，在使用神经网络解决实际问题的时候，还需要对实际问题的输入输出进行归一化处理。另外，尽量不要使得神经网络的输入或输出接近于0或1，这样会影响拟合效果。 我用正弦函数进行了一次测试，效果如图所示： 以下是相关的代码： 1.神经网络代码 [java]view plaincopy 1.package pkg1; 2. 3.import java.util.Scanner; 4. 5./* 6.* 7.*/ 8.public class TestNeuro{
9. 10.private int INPUT_DIM=1; 11.private int HIDDEN_DIM=20; 12.private double LEARNING_RATE=0.05; 13.double[][]input_hidden_weights=new double[INPUT_DIM][HIDDEN_DIM]; 14.double[]hidden_output_weights=new double[HIDDEN_DIM]; 15.double[]hidden_thresholds=new double[HIDDEN_DIM]; 16.double output_threshold; 17. 18.public static void main(String[]args){ 19.Scanner in=new Scanner(System.in); 20.TestNeuro neuro=new TestNeuro(1,5); 21.neuro.initialize(); 22.for(int i=0;i<10000;i++){ 23.double[]input=new double[1]; 24.input[0]=Math.random(); 25.double expectedOutput=input[0]*input[0]; 26.//System.out.println("input:"+input[0]+"\t\texpectedOutput: "+expectedOutput); 27.//System.out.println("predict before training:"+neuro.predict (input)); 28.neuro.trainOnce(input,expectedOutput); 29.//System.out.println("predict after training:"+neuro.predict( input)); 30.//in.next(); 31.} 32.while(true){ 33.//neuro.printLinks(); 34.double[]input=new double[1]; 35.input[0]=in.nextDouble(); 36.double expectedOutput=in.nextDouble(); 37.System.out.println("predict before training:"+neuro.predict(i nput)); 38.neuro.trainOnce(input,expectedOutput); 39.System.out.println("predict after training:"+neuro.predict(in put)); 40. 41.} 42.} 43. 44.public TestNeuro(int input_dimension,int hidden_dimension){ 45.this.INPUT_DIM=input_dimension; 46.this.HIDDEN_DIM=hidden_dimension; 47.this.initialize();
先进制造技术的发展及体系结构
先进制造技术的发展及体系结构 目录 摘要 (3) 关键词 (3) 1 知识经济条件下制造业的发展 (3) 1.1 制造系统的定义和内涵 (3) 1.2 制造业的发展 (3) 1.3 制造业的变革及挑战 (3) 2 先进制造技术的技术构成及特点 (4)
2.1 先进制造技术的定义 (4) 2.2 先进制造技术的技术构成 (4) 2.3 先进制造技术的特点 (4) 3 先进制造技术的分类 (5) 4 先进制造技术在国内外的发展 (5) 4.1 发达国家制造业的发展 (5) 4.2先进制造技术在我国的发展 (5) 5 先进制造技术的发展趋势及技术前沿 (6) 5.1 先进制造技术的发展趋势 (6) 5.2 先进制造技术的技术前沿 (6) 6总结 (6) 参考文献 (7)
先进制造技术的发展及体系结构 摘要：介绍了什么是先进制造技术，阐述了在当今社会条件下先进制造技术的 重要作用，综述了国内外先进制造技术的发展，讨论了先进制造技术的内涵、特点、体系结构及分类，指出我国先进制造技术的优先发展方向。 关键词：制造业；制造系统；先进制造技术 1 知识经济条件下制造业的发展 1.1 制造系统的定义和内涵 制造系统是制造业的基本组成实体。制造过程及其涉及的硬件、软件和人员组成的一个将制造资源转变成产品的有机整体，称为制造系统。制造系统从结构、功能、过程三个方面又有各自不同的定义。制造技术是完成制造活动所需的一切手段的总和。 1.2 制造业的发展 在知识经济条件下，制造业正在发生质的飞跃，制造业成为参与市场竞争的主体，是国民经济的支柱产业。知识经济对制造工业的影响表现在对产品和消费观念的改变，产品设计和制造过程的数字化和智能化，以及经营和制造活动的全球化等。越来越多的人认识到一个没有工业基础和制造业的城市是没有根基的城市。 1.3 制造业的变革及挑战 科学技术的发展和市场需求的不断变化，促进制造业生产规模沿着“小批量"少品种大批量"多品种变批量”方向发展，资源配置沿着“劳动密集-设备密集-信息密集-知识密集”的方向发展，生产方式沿着“手工-机械化-刚性流水自动化-柔性自动化-智能自动化”方向发展。 传统的制造业是建立在规模经济的基础上。靠企业规模、生产批量、产品结构和重复性来获得竞争优势的，它强调资源的有效利用，以低成本获得高质量和高效率。但这种条件不能满足当今市场对产品花色品种和交货期的要求，为此工业经济时代对传统制造业提出了严峻的挑战。其特点是：产品生命周期缩短；用户需求多样化；大市场和大竞争；交货期成为竞争的第一要素；信息化和智能化；人的知识、素质和需求的变化；环境保护意识的增强与可持续发展。这些都促进
神经网络工具箱
神经网络工具箱 版本6.0.4（R2010a版本）25-JAN-2010 图形用户界面的功能。 nctool - 神经网络分类的工具。 nftool - 神经网络拟合工具。 nprtool - 神经网络模式识别工具。 nntool - 神经网络工具箱的图形用户界面。 nntraintool - 神经网络训练工具。 视图- 查看一个神经网络。 分析功能。 混乱- 分类混淆矩阵。 errsurf - 单输入神经元的误差表面。 maxlinlr - 最大的学习率的线性层。 鹏- 受试者工作特征。 距离函数。 boxdist - 箱距离函数。 DIST - 欧氏距离权重函数。 mandist - 曼哈顿距离权重函数。 linkdist - 链路距离函数。 格式化数据。 combvec - 创建载体的所有组合。 con2seq - 转换并行向量连续载体。 同意- 创建并发偏载体。 dividevec - 创建载体的所有组合。 ind2vec - 转换指数为载体。 最小最大- 矩阵行范围。 nncopy - 复印基质或细胞阵列。 normc - 规格化矩阵的列。 normr - 规格化行的矩阵的。 pnormc - 矩阵的伪规格化列。 定量- 值离散化作为数量的倍数。 seq2con - 转换顺序向量并发载体。 vec2ind - 将矢量转换成指数。 初始化网络功能。 initlay - 层- 层网络初始化函数。 初始化层功能。
initnw - 阮层的Widrow初始化函数。 initwb - 从重量和- 偏置层初始化函数。 初始化的重量和偏见的功能。 initcon - 良心的偏见初始化函数。 initzero - 零重量/偏置初始化函数。 initsompc - 初始化SOM的权重与主要成分。 中点- 中点重初始化函数。 randnc - 归一列重初始化函数。 randnr - 归行重初始化函数。 兰特- 对称随机重量/偏置初始化函数。 学习功能。 learncon - 良心的偏见学习功能。 learngd - 梯度下降重量/偏置学习功能。 learngdm - 梯度下降W /气势重量/偏置学习功能。 learnh - 赫布重学习功能。 learnhd - 赫布衰变重学习功能。 learnis - 重量龄学习功能。 learnk - Kohonen的重量学习功能。 learnlv1 - LVQ1重学习功能。 learnlv2 - LVQ2重学习功能。 learnos - Outstar重学习功能。 learnsomb - 批自组织映射权重学习功能。 learnp - 感知重量/偏置学习功能。 learnpn - 归感知重量/偏置学习功能。 learnsom - 自组织映射权重学习功能。 learnwh - 的Widrow - 霍夫重量/偏置学习规则。 在线搜索功能。 srchbac - 回溯搜索。 srchbre - 布伦特的结合黄金分割/二次插值。 srchcha - Charalambous“三次插值。 srchgol - 黄金分割。 srchhyb - 混合二分/立方搜索。 净输入功能。 netprod - 产品净输入功能。 netsum - 求和净输入功能。 网络创造的功能。 网络- 创建一个自定义的神经网络。 NEWC - 创建一个有竞争力的层。 newcf - 创建级联转发传播网络。
神经网络学习笔记及R实现
神经网络 一、神经网络简介 人工神经网络(ANN)，简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式物理结构：人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟：人脑的神经元有局部计算和存储的功能，通过连接构成一个系统。人工神经网络中也有大量有局部处理能力的神经元，也能够将信息进行大规模并行处理存储与操作：人脑和人工神经网络都是通过神经元的连接强度来实现记忆存储功能，同时为概括、类比、推广提供有力的支持 训练：同人脑一样，人工神经网络将根据自己的结构特性，使用不同的训练、学习过程，自动从实践中获得相关知识 神经网络是一种运算模型，由大量的节点(或称“神经元”，或“单元”)和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。 二、BP神经网络算法描述 1、sigmoid函数分类 回顾我们前面提到的感知器，它使用示性函数作为分类的办法。然而示性函数作为分类器它的跳点让人觉得很难处理，幸好sigmoid函数y=1/(1+e^-x)有类似的性质，且有着光滑性这一优良性质。我们通过下图可以看见sigmoid函数的图像： 错误!
一种基于FPGA的神经网络硬件实现方案详解
一种基于FPGA的神经网络硬件实现方案详解 人工神经网络在智能控制、模式识别、图像处理等领域中应用广泛。在进行神经网络的应用研究时，人们可以将神经网络模型或算法在通用的计算机上软件编程实现，但很多时间浪费在分析指令、读出写入数据等，其实现效率并不高。软件实现的缺点是并行程度较低，因此利用软件实现神经网络的方法无法满足某些对数据实时处理要求较高的场合（如工业控制等领域）。 目前实现大规模、实时性要求高的神经网络，传统的软件算法实现方法显示出其难以满足速度等要求的不足。此外，在构建神经网络时必然需要考虑硬件实现问题。由于神经网络具有并行计算的特点和功能，可以有效发掘算法本身的并行特性，提出高效的硬件电路结构，从而完成神经网络的硬件实现。 脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network，PCNN）是新一代的神经网络，在研究猫等哺乳动物的视觉神经元时，根据其脉冲同步发放的工作原理所提出的。目前，P CNN 理论仍在发展中，由于其独特的并行性能，在图像分割与平滑、边缘检测与细化、决策与优化等领域应用广泛。当前的研究重点在于模型的优化和软件的实现，而相关的硬件实现在国内并不多见，PCNN并行结构的特性为硬件实现提供了可能。 1 PCNN的基本原理 脉冲耦合神经网络是一种单层模式的两维神经网络，它的基本单元是脉冲耦合网络的神经元。图1为PCNN的单个神经元模型框图，它由输入部分、连接调制部分、脉冲发生器部分3部分构成。 输入部分即接收域，其接收信号来源有两部分：邻近神经元产生的信号和外部的输入激励。这两部分信号通过两个不同的路径进行传递，其中一个路径传递反馈输入信号，其包含外部输入激励，该路径即为F路径;另一个路径传递连接输入信号，其包含来自邻近神经元产生的信号，该路径即为L路径。 连接调制部分完成上述两个路径信号的耦合，经过一定的信号处理，产生神经元的内部活
如何用MATLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络
如何用MA TLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络？ % 读入训练数据和测试数据 Input = []; Output = []; str = {'Test','Check'}; Data = textread([str{1},'.txt']); % 读训练数据 Input = Data(:,1:end-1); % 取数据表的前五列（主从成分） Output = Data(:,end); % 取数据表的最后一列（输出值） Data = textread([str{2},'.txt']); % 读测试数据 CheckIn = Data(:,1:end-1); % 取数据表的前五列（主从成分） CheckOut = Data(:,end); % 取数据表的最后一列（输出值） Input = Input'; Output = Output'; CheckIn = CheckIn'; CheckOut = CheckOut'; % 矩阵赚置 [Input,minp,maxp,Output,mint,maxt] = premnmx(Input,Output); % 标准化数据 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%% % 神经网络参数设置 %====可以修正处 Para.Goal = 0.0001; % 网络训练目标误差 Para.Epochs = 800; % 网络训练代数 Para.LearnRate = 0.1; % 网络学习速率 %==== Para.Show = 5; % 网络训练显示间隔 Para.InRange = repmat([-1 1],size(Input,1),1); % 网络的输入变量区间 Para.Neurons = [size(Input,1)*2+1 1]; % 网络后两层神经元配置
配网自动化的体系结构及其实现技术详细版
文件编号：GD/FS-5105 （安全管理范本系列） 配网自动化的体系结构及其实现技术详细版 In Order To Simplify The Management Process And Improve The Management Efficiency, It Is Necessary To Make Effective Use Of Production Resources And Carry Out Production Activities. 编辑：_________________ 单位：_________________ 日期：_________________
配网自动化的体系结构及其实现技 术详细版 提示语：本安全管理文件适合使用于平时合理组织的生产过程中，有效利用生产资源，经济合理地进行生产活动，以达到实现简化管理过程，提高管理效率，实现预期的生产目标。，文档所展示内容即为所得，可在下载完成后直接进行编辑。 1、配网自动化的体系结构 (1)配网自动化的基本问题： 尽管我国的配电网自动化工作目前已进入试点实施阶段，但对于配电自动化的认识仍然众说纷纭，下面仅对配网自动化的概念、目标、范围阐述本文的观点： a．概念：配电网自动化首先表现为一种集成化自动化系统，它在在线(实时)状态下，能够监控、协调、管理配电网各环节设备与整个配电网优化运行。 b．目标：提高供电可靠性、改善电能质量和提高运行管理效率(经济运行)。
c．范围：以10kV干线馈线自动化为主，覆盖了400V低压配电台区自动化，延伸到用户集中抄表系统。 (2)配网自动化的体系结构： 配网自动化是一项系统工程，完整的配电网自动化系统包含了四个主要环节：供电网络、远动系统、通信系统、主站网络。目前存在的误区之一：过分强调自动化及软件功能，忽略电网的根本需求。 (3)实施配网自动化的技术原则： a．可靠性原则：实施配网自动化的首要目标是提高配电网的供电可靠性，实现高度可靠的配网自动化系统要遵循以下原则：①具有可靠的电源点(双电源进线、备自投、变电所自动化)。②具有可靠的配电网网架(规划、布局、线路)。③具有可靠的设备(一次智能化开关、二次户外FTU、TTU)。④具有可靠
基于数据数量对支持向量机和BP神经网络性能分析
基于数据数量对支持向量机和BP神经网络性能分析 摘要 本文在阐述创新型预测模型理论的基础上，分别利用基于BP神经网络和支持向量机的玉米开盘预测模型，在样本大小不同情况下对玉米开盘价格指数进行了研究和预测。研究结果表明，基于支持向量机的预测模型在预测精度、运算时间、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。 近年来，以GARCH类模型、SV类模型等为代表的预测模型在资产价格预测方面获得了广泛的应用，但是这些模型在研究中往往受到样本数据分布、样本容量等方面的限制。因此，包括以神经网络、支持向量机等智能算法为基础的创新型预测模型，在金融资产价格预测方面得到了广泛的应用。本文在阐述创新型预测模型理论的基础上，分别利用基于神经网络、支持向量机的预测模型，在不同样本大小的基础上，就玉米开盘价格分别用支持向量机和单隐层和双隐层的BP神经网络做预测，比较预测结果，对比分析支持向量机和BP神经网络在样本大小不同的情况下两者的性能分析。 关键词：支持向量回归BP神经网络libsvm工具箱
一、模型介绍 1、模型介绍1.1 支持向量机回归 1.1.1 支持向量机回归模型的介绍 在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。给定一组训练样本，每个标记为属于两类，一个SVM 训练算法建立了一个模型，分配新的实例为一类或其他类，使其成为非概率二元线性分类。一个SVM 模型的例子，如在空间中的点，映射，使得所述不同的类别的例子是由一个明显的差距是尽可能宽划分的表示。新的实施例则映射到相同的空间中，并预测基于它们落在所述间隙侧上属于一个类别。 除了进行线性分类，支持向量机可以使用所谓的核技巧，它们的输入隐含映射成高维特征空间中有效地进行非线性分类。1.1.2 支持向量回归求解过程图 1.1.3核函数的介绍 利用支持向量机解决回归问题时，需要根据求解问题的特性，通过使用恰当的核函数来代替内积。这个核函数不仅要在理论上要满足Mercer 条件，而且在实际应用中要能够反映训练样本数据的分布特性。因此，在使用支持向量机解决某一特定的回归问题时，选择适当的核函数是一个关键因素。在实际的应用中，最常用的核函数有4种：线性核、多项式核、径向基（简称RBF）核、多层感知机核等。函数关系表达式分别如下： （1）线性核函数 ) (),(x x x x K i i ?=
常规计算机硬件体系结构
第二章常规计算机硬件体系结构 早期的包处理系统是建立在常规计算机系统之上的，这也是最廉价的包处理系统。我们定义一个常规的计算机系统由四个基本部件组成：一个CPU，一个内存，一个或多个I/O设备，一条总线。总线连接另外的三个基本部件，并允许它们相互通信。PC机是一个常规计算机系统，因为它包括了以上所有四个部件。 为了将一台常规的计算机转换成一个可以处理数据包的网络系统，必须在计算机上增加一些硬件和软件。增加的硬件用来发送和接收数据包，增加的软件用来处理数据包。 2.1 早期的NIC 将一个计算机系统连接到一个网络的硬件设备称为网络接口卡（Network Interface Card，NIC）。对于计算机来说，NIC和其它I/O设备一样连接到计算机的总线并由CPU控制，CPU 控制NIC的方法与控制其它I/O设备的方法也相同。对于网络来说，NIC表现得像一台主机，即NIC可以发送和接收数据包。 主机和包分析器只连接到一个网络上，这样的系统只需要一块NIC。复杂一些的系统，像网桥、路由器等，要求多个网络连接。当系统需要多个网络连接时，有两种可能的实现方法。一种方法是将多块网卡插入到总线扩展槽中，每块网卡连接一个网络；另一种方法是在一块电路板上提供多个独立的网络接口，电路板插入扩展槽中，每个网络接口连接一个网络，目前已经出现了这种商用的NIC硬件。从计算机的角度来看，这两种方法没有什么区别。但是由于总线扩展槽的数量是有限的，因此后一种方法更好，可以节省扩展槽。 网络接口由CPU操作，这意味着CPU控制着所有数据包的发送和接收。为发送一个数据包，CPU首先在内存中组装好数据包，然后将包传递给NIC，NIC再将数据包发送到网络上。在系统接收一个数据包前，CPU必须先允许NIC，指明数据包存放的位置。NIC等待从网络上到来的数据包，将其存放到指定的位置，然后通知CPU。NIC中通常包含实现物理层协议标准的物理接口芯片组，它们保证每个输出的帧具有正确的格式并且产生出符合物理层协议标准的信号波形；类似地，它们检查每个到来的帧以保证每个帧是有效的。 数据总线上一次可以传输的数据量由数据总线的宽度（即数据线的数目）决定。一般来说，数据总线的宽度不足以一次传输一个完整的帧，因此一个帧必须分成许多较小的片段（如32比特）分多次传递给NIC。由于NIC是由CPU操作的，这意味着CPU必须参与到这种传输过程中。事实上，早期的NIC硬件依赖于计算机系统的CPU完成帧的收发。在帧的接收过程中，CPU反复地访问NIC取得下一个片段的数据，然后存放到内存中。在帧的发送过程中，CPU反复地将帧的片段发送给NIC。使用CPU传输数据包的主要优点是代价低，因为NIC硬件不需要做很多事，因此可以做得很简单。主要的缺点是开销大和可扩展性差，使用CPU处理输入输出意味着它不能做别的事；更重要的是，一个CPU无法适应高速网络，特别是当系统有多个网络接口时。 2.2 现代的NIC 为了支持多个网络接口和适应高速网络，必须将输入/输出和包处理分离开来，并尽可能避免使用CPU，因此现代的NIC都包含独立于CPU操作的复杂硬件。以下四种技术用来优化数据传输和减少开销：（1）卡上地址识别和过滤；（2）卡上包缓存；（3）直接内存访问DMA；（4）操作链。 （1）卡上地址识别和过滤 以太网使用共享媒体进行传输，每个节点实际上可以收到所有的帧，只是丢弃哪些不是
神经网络实现非线性系统设计范本
神经网络实现非线性系统设计
毕业设计（论文） 中文题目神经网络实现非线性系统设计英文题目 Neural Network Nonlinear System 院系： 年级专业： 姓名： 学号： 指导教师： 职称： 月日
【摘要】神经网络具有极强的非线性及自适应自学习的特性，常被用来模拟判断、拟合和控制等智能行为，成功渗透了几乎所有的工程应用领域，是一个在人工智能方向迅速发展的具有重大研究意义的前沿课题。 本文前两章主要介绍了神经网络的发展背景和研究现状，还有BP 网络的结构原理及相关功能。然后，对如何利用GUI工具和神经网络原理设计非线性系统的基本流程进行了详细的阐述。最后，经过利用Matlab软件进行编程，以及是经过对BP神经网络算法及函数的运用，研究其在函数逼近和数据拟合方面的应用，并分析了相关参数对运行结果的影响。 【关键词】BP网络，GUI，非线性系统 【ABSTRACT】Neural network has a strong nonlinear and adaptive self-organizing properties, often used to simulate the behavior of intelligent decision-making, cognitive control, and the successful penetration of almost all engineering applications, is a rapid development in the direction of artificial intelligence
BP神经网络的学习
BP神经网络的学习 王贵腾 摘要：人工神经网络是近年来的热点研究领域,是人类智能研究的重要组成部分。BP神经网络作为目前应用较多的一种神经网络结构，具有良好的逼近性能，且结构简单，性能优良。但仍存在收敛速度慢，易陷入局部极小值的问题，通过附加动量项法、自适应学习率法、数据归一化法、遗传算法等，可大幅度改善其性能，可广泛应用于多输入多输出的非线性系统。 关键词：BP神经网络；BP算法；动量项；自适应学习率；归一化；遗传算法 1.绪论 1.1人工神经网络概述 人工神经网络（Artificial Neural Network），简称神经网络（NN），是由大量处理单元（神经元）组成的非线性大规模自适应系统。它具有自组织，自适应和自学习能力，以及具有非线性、非局域性，非定常性和非凸性等特点。它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理，记忆信息的方式设计一种新的机器使之具有人脑那样的信息处理能力。 神经网络作为计算智能与控制的重要分支，在控制领域具有如下优点： 1）能逼近任意L2范数上的非线性函数； 2）信息分布式存储与处理，鲁棒性和容错性强； 3）便于处理多输入多输出问题； 4）具有实现高速并行计算的潜力；
5）具有学习能力，对环境变化具有自适应性，对模型依赖性不强，主要用于解决非线性系统的控制问题。 同时，神经网络控制在多种控制结构中得到应用，如PID控制、模型参考自适应控制、前馈反馈控制、内模控制、逆系统控制、预测控制等。 目前神经网络的研究主要集中在三个方面：理论研究、实现技术研究、应用研究。 1.2 BP神经网络概述 BP神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland一同提出的一种多层前馈神经网络。该网络采用BP算法——一种误差反向传播（Back Propagation）算法，其方法是依据负梯度下降方向迭代调整网络的权值和阀值以实现训练误差目标函数的最小化。 由于BP神经网络在实际应用中存在着收敛速度慢、网络结构难以确定、容易陷入局部极小值、泛化能力不强的缺陷，近年来，许多学者为满足实际应用中需要提出了许多改进方法，在网络自身性能的改善方面做了大量而有实际意义的工作，并且在BP神经网络的理论方面的研究和实际问题上应用也取得了丰硕的成果。对BP神经网络的理论研究，概括起来大致分为三个方面：改进激励函数，权值选取优化和网络拓扑结构。 1.3本文研究内容 本文从神经网络出发，研究其中应用最为广泛的BP神经网络模型，分析其缺点和不足，提出改进措施，并探讨其应用。具体研究内
神经网络应用实例
神经网络 在石灰窑炉的建模与控制中的应用神经网络应用广泛，尤其在系统建模与控制方面，都有很好应用。下面简要介绍神经网络在石灰窑炉的建模与控制中的应用，以便更具体地了解神经网络在实际应用中的具体问题和应用效果。 1 石灰窑炉的生产过程和数学模型 石灰窑炉是造纸厂中一个回收设备，它可以使生产过程中所用的化工原料循环使用，从而降低生产成本并减少环境污染。其工作原理和过程如图1所示，它是一个长长的金属圆柱体，其轴线和水平面稍稍倾斜，并能绕轴线旋转，所以又 CaCO（碳酸钙）泥桨由左端输入迴转窑，称为迴转窑。含有大约30%水分的 3 由于窑的坡度和旋转作用，泥桨在炉内从左向右慢慢下滑。而燃料油和空气由右端喷入燃烧，形成气流由右向左流动，以使泥桨干燥、加热并发生分解反应。迴转窑从左到右可分为干燥段、加热段、煅烧段和泠却段。最终生成的石灰由右端输出，而废气由左端排出。 图1石灰窑炉示意图 这是一个连续的生产过程，原料和燃料不断输入，而产品和废气不断输出。在生产过程中首先要保证产品质量，包括CaO的含量、粒度和多孔性等指标，因此必须使炉内有合适的温度分布，温度太低碳酸钙不能完全分解，会残留在产品中，温度过高又会造成生灰的多孔性能不好，费燃料又易损坏窑壁。但是在生产过程中原料成分、含水量、进料速度、燃油成分和炉窑转速等生产条件经常会发生变化，而且有些量和变化是无法实时量测的。在这种条件下，要做到稳定生产、高质量、低消耗和低污染，对自动控制提出了很高的要求。 以前曾有人分析窑炉内发生的物理-化学变化，并根据传热和传质过程来建立窑炉的数学模型，认为窑炉是一个分布参数的非线性动态系统，可以用二组偏
计算机体系结构复习
名词解释 填空 选择 简答 计算 1. 计算机系统的多级层次结构： 2. 系统结构的概念：计算机系统结构指的是计算机系统的软、硬件的界面，即机器语言程 序员或编译程序设计者所能看到的传统机器级所具有的属性。 3. 在计算机技术中，对本来存在的事物或属性，但从某种角度看又好象不存在的概念称为 透明性。 4. 对于通用寄存器型机器，这些属性主要是指：（选择题） 1) 指令系统（包括机器指令的操作类型和格式、指令间的排序和控制机构等） 2) 数据表示 （硬件能直接辩认和处理的数据类型） 3) 寻址规则 （包括最小寻址单元、寻址方式及其表示） 4) 寄存器定义 （包括各种寄存器的定义、数量和使用方式） 5) 中断系统 （中断的类型和中断响应硬件的功能等） 6) 机器工作状态的定义和切换 （如管态和目态等） 7) 存储系统 （主存容量、程序员可用的最大存储容量等） 8) 信息保护 （包括信息保护方式和硬件对信息保护的支持） 9) I/O 结构（包括I/O 连接方式、处理机/存储器与I/O 设备间数据传送的方式和格式 以及I/O 操作的状态等） 5. 计算机组成指的是计算机系统结构的逻辑实现，包含物理机器级中的数据流和控制流的 组成以及逻辑设计。 6. 计算机实现指的是计算机组成的物理实现。 7. 数据表示是指计算机硬件能够直接识别、指令集可以直接调用的数据类型。 8. 数据类型、数据结构、数据表示之间的关系 第6级 第5级 第4级 第3级 第2级 第1级
9.系列机指由同一厂商生产的具有相同体系结构、但具有不同组成和实现的一系列不同型 号的机器。 10.常见的计算机系统结构分类法有两种：Flynn分类法和冯氏分类法。冯氏分类法是用系 统的最大并行度对计算机进行分类；Flynn分类法是指按照指令流和数据流的多倍性进行分类。 11.定量分析技术（简答题）： 1)以经常性事件为重点：在计算机系统设计中，经常需要在多种不同的方法之间进行 折中，这时应按照对经常发生的情况采用优化方法的原则进行选择。 2)Amdahl定律：加速某部件执行速度所能获得的系统性能加速比，受限于该部件的 执行时间占系统中总执行时间的百分比。 3)CPU性能公式：执行一个程序所需的CPU时间=执行程序所需的时钟周期数*时钟 周期时间 4)程序的局部性原理：指程序执行时所访问的存储器地址分布不是随机的，而是相对 簇聚的。分为时间局部性和空间局部性。 12.冯诺依曼结构的特点：以运算器为中心；在存储器中，指令和数据同等对待；存储器是 按地址访问、按顺序线性编址的一维结构，每个存储单元的位数是固定的；指令是按顺序执行的；指令由操作码和地址码组成；指令和数据均以二进制编码表示，采用二进制运算。 13.实现可移植性的常用方法有三种：采用系列机、模拟与仿真、统一高级语言。 14.系列机在兼容方面，向后兼容一定要保证，尽量保证向上兼容 15.模拟是指用软件的方法在一台现有的计算机上实现另一台计算机的指令集。（软件方法） 16.仿真是指用一台现有计算机上的微程序去解释实现另一台计算机的指令集。（硬件方法） 17.并行性包括同时性和并发性。 18.从执行程序的角度来看，并行性等级从低到高可分为：（简答） 1)指令内部并行：单条指令中各微操作之间的并行 2)指令级并行：并行执行两条或两条以上的指令 3)线程级并行：并行执行两个或两个以上的线程，通常是以一个进程内派生的多个线 程为调度单位。 4)任务级或过程级并行：并行执行两个或两个以上的过程或任务，以子程序或进程为 调度单位。 5)作业或程序级并行：并行执行两个或两个以上的作业或程序。 19.提高并行性的技术路径（12字）：时间重叠、资源重复、资源共享 20.能够对紧密耦合系统和松散耦合系统进行区分： 紧密耦合系统共享主存，松散耦合系统共享外设