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bp算法路径,如何设计BP神经网络图像压缩算法?

互联网 2020-10-21 10:21:30
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       神经网络(Neural Networks)是人工神经网络(Ar-ti€€Ficial Neural Networks)的简称,是当前的研究热点之一。人脑在接受视觉感官传来的大量图像信息后,能迅速做出反应,并能在脑海中重现这些图像信息,这不仅与人脑的海量信息存储能力有关,还与人脑的信息处理能力,包括数据压缩能力有关。在各种神经网络中,多层前馈神经网络具有很强的信息处理能力,由于其采用BP算法,因此也称为BP神经网络。采用BP神经网络模型能完成图像数据的压缩处理。在图像压缩中,神经网络的处理优势在于:巨量并行性;信息处理和存储单元结合在一起;自组织自学习功能。

与传统的数字信号处理器DSP(Digital Signal Processor)相比,现场可编程门阵列(Field Programma-ble Gate Array,FPGA)在神经网络的实现上更具优势。DSP处理器在处理时采用指令顺序执行的方式,而且其数据位宽是固定的,因而资源的利用率不高,限制了处理器的数据吞吐量,还需要较大的存储空间。FPGA处理数据的方式是基于硬件的并行处理方式,即一个时钟周期内可并行完成多次运算,特别适合于神经网络的并行特点,而且它还可以根据设计要求配置硬件结构,例如根据实际需要,可灵活设计数据的位宽等。随着数字集成电路技术的飞速发展,FPGA芯片的处理能力得到了极大的提升,已经完全可以承担神经网络数据压缩处理的运算量和数据吞吐量。图像压缩是信息传输和存储系统的关键技术,然而我们该如何进行FPGA设计,以实现给定的功能已经成为神经网络应用的关键呢?

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