FPGA implementation of back propagation neural network
This project presented a backpropagation neural network on FPGA which can conduct inference and training processes for linear and non-linear problems. The network structure chosen contains 3 input nodes, one hidden layer with three neuron units and 1 output node. In addition, this project compare...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Li, Jianing |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Zheng Yuanjin |
التنسيق: | Thesis-Master by Coursework |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/159255 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Implementation of a convolutional neural network on FPGA
بواسطة: Xue, Can
منشور في: (2018) -
Effects of training noise in back-propagation neural networks
بواسطة: Mak, Hon Wai.
منشور في: (2008) -
FPGA-based prototyping of drone detection algorithm
بواسطة: 李海鹏 Li, Haipeng
منشور في: (2024) -
AcceleNetor: FPGA-accelerated neural network implementation for side-channel analysis
بواسطة: Wang, Di
منشور في: (2023) -
FPGA implementation of low-power real-time convolutional neural network inference
بواسطة: Gerlinghoff, Daniel
منشور في: (2020)