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一种高度可扩展的限制Boltzmann机器FPGA实现
资料介绍
受限制的BoltzmannMachines（RBMs） - 新近流行的深度信任网络（DBN）的构建模块 - 是机器学习从业者的一种有前途的新工具。 然而，未来对DBN应用的研究受到培训所需的大量计算的阻碍。 在本文中，我们描述了一种新颖的架构和FPGA实现，以可扩展的方式加速一般RBM的训练，目标是生成一个机器学习研究人员可用于调查更大网络的系统。
我们的设计采用基于16位算法的高效，全流水线架构，在FPGA上执行RBM训练。 我们表明只需要16位的算术精度，因此我们使用嵌入式硬件乘法和加法（MADD）单元。 我们提供的性能结果表明，在高端CPU上优化的软件实现可以实现25-30倍的加速。
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