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摘 要: 本文讨论了神经网络的硬件实现，提出按层次化的设计方法建立神经网络的硬件模型，并根据神经网络的要求建立基于VHDL的神经网络元件库。元件库具有灵活性好、扩展性强的特点，设计者可根据需要任意修改库单元，灵活的接口功能使用户可以方便地将DSP等模块加入到设计中，在硬件中实现高速、高效的神经网络。
关键词: 神经网络；硬件实现；层次化；VHDL
引 言
尽管目前人们对大脑神经网络的结构、运行机制，甚至单个神经细胞的工作原理的了解还很肤浅，但是基于生物神经系统的分布式存储、并行处理、自适应学习这些现象，已经构造出具有一些低级智慧的人工神经网络系统。虽然这些神经网络只是对大脑的粗略而简单的模仿，无论在功能上还是在规模上都比真正的神经网络差得很远，但它在一些科学研究和实际工程领域中已显示了很大的威力。神经网络自成为研究热点以来，发展非常迅速，在理论上，对它的计算能力、对任意连续映射的逼近能力、学习理论及动态网络的稳定性分析等都取得了丰硕的成果，在许多领域都获得广泛应用。
