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2.部分仿真图预览
3.算法概述
在神经网络的学习阶段，当网络做出错误的判决的时候，那么通过神经网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性，通常情况下，系统将会给网络一个随机的权值，然后将信号输入到神经网络，网络将输入的模式进行加权求和、并与门限进行比较，然后进行非线性运算从而得到网络的输出。这个时候系统输出正确和错误的概率是相同的，那么这个时候，系统将正确的输出结果的连接权值增大，从而使下次输入同一个信号的时候，得到正确的输出结果。
4.部分源码
..........................................................
//feature
ABCD_signal ABCD_signal_u(
.i_clk (i_clk),
.i_rst (~i_rst),
.i_sel (i_sel),
.o_feature2(o_feature)
);
//BP
wire signed[8:0] O1;
wire signed[8:0] O2;
wire signed[8:0] O3;
wire signed[8:0] O4;
BP_PRO BP_PRO_u(
.clk (i_clk),
.rst (i_rst),
.X (o_feature),
//16
.sda11(16'd20550),
.sda12(16'd10553),
.w11t (16'd45002),
.w12t (16'd46211),
.w13t (16'd32112),
.w14t (16'd34522),
.w25t (16'd10552),
.w26t (16'd40553),
.w27t (16'd10112),
.w28t (16'd30452),
//8
.SDA1 (8'd112),
.SDA2 (8'd67),
.SDA3 (8'd211),
.SDA4 (8'd92),
.W11 (8'd132),
.W12 (8'd112),
.W21 (8'd122),
.W22 (8'd172),
.W31 (8'd132),
.W32 (8'd202),
.W41 (8'd172),
.W42 (8'd202),
.O1 (O1),
.O2 (O2),
.O3 (O3),
.O4 (O4)
);
//Output
check_out check_out_u(
.i_clk(i_clk),
.i_rst(~i_rst),
.i_o1(O1),
.i_o2(O2),
.i_o3(O3),
.i_o4(O4),
.o_o (o_checkout)
);
//计算正确率
cal_error cal_error_u(
.i_clk (i_clk),
.i_rst (~i_rst),
.i_regresult(o_checkout),
.o_check_clk(o_check_clk),
.o_check_count(o_check_count),
.o_error (o_error),
.o_correct (o_correct)
);
05_053_m
