- 孙齐伟 （西南交通大学 信息科学与技术学院，四川 成都 611756） 摘要：SoftMax函数通常在深度学习中作为激活函数使用，但其计算涉及自然指数和除法运算，传统PC机上计算较慢，拖累了一个神经网络的训练。本文针对自然指数运算的特点，提出了一种名为基底拆分法的新方法。该方法将SoftMax函数中自然指数计算拆分为多个由查找表实现的特定基底上，通过这种方法，一个复杂的自然指数计算过程即可由查找表过程和乘法过程实现。这种方法有效的降低了硬件复杂度以及逻辑传播延时。由于该方法中使用了自定义的数据结构
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201906 PYNQ ZYNQ SoftMax AXI总线 异构计算
- 目的是利用嵌入在Xilinx FPGA中的MicroBlaze核实现基于AXI总线的双核嵌入式系统设计以及共享实现LED灯的时控。对于共享实现LED灯时控的方法是通过在两个低速总线之间加入一个axi2axi_connector实现axilite总线上的slave共享。对于实现双核之间的通信主要方法是利用mailbox和mutex完成核间通信。硬件平台采用的是Xilinx FPGA Spartan -6 Atlys板，软件平台是Xilinx EDK，主要使用的是XPS(硬件设计)和SDK(软件设计)，开
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MicroBlaze AXI总线 嵌入式系统
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