写一个verilog神经网络模型

以下是一个简单的 Verilog 神经网络模型，使用前馈神经网络进行数字识别。该模型包含两个隐藏层和一个输出层。

module neural_network(
  input clock,
  input reset,
  input [27:0] inputs,
  output [9:0] outputs
);

  // 定义神经元数量
  parameter INPUTS = 28*28;
  parameter HIDDEN1 = 128;
  parameter HIDDEN2 = 64;
  parameter OUTPUTS = 10;

  // 定义神经元的偏置和权重
  reg [HIDDEN1-1:0] bias1;
  reg [INPUTS*HIDDEN1-1:0] weights1;
  reg [HIDDEN2-1:0] bias2;
  reg [HIDDEN1*HIDDEN2-1:0] weights2;
  reg [OUTPUTS-1:0] bias3;
  reg [HIDDEN2*OUTPUTS-1:0] weights3;

  // 定义神经元的状态
  reg [HIDDEN1-1:0] hidden1;
  reg [HIDDEN2-1:0] hidden2;
  reg [OUTPUTS-1:0] output;

  // 定义激活函数
  function [31:0] relu;
    input [31:0] x;
    begin
      if (x < 0) begin
        relu = 0;
      end else begin
        relu = x;
      end
    end
  endfunction

  // 定义前馈神经网络
  always @(posedge clock) begin
    if (reset) begin
      hidden1 = 0;
      hidden2 = 0;
      output = 0;
    end else begin
      // 计算第一层隐藏层
      for (int i = 0; i < HIDDEN1; i = i + 1) begin
        reg [31:0] sum = 0;
        for (int j = 0; j < INPUTS; j = j + 1) begin
          sum = sum + inputs[j] * weights1[i*INPUTS + j];
        end
        hidden1[i] = relu(sum + bias1[i]);
      end

      // 计算第二层隐藏层
      for (int i = 0; i < HIDDEN2; i = i + 1) begin
        reg [31:0] sum = 0;
        for (int j = 0; j < HIDDEN1; j = j + 1) begin
          sum = sum + hidden1[j] * weights2[i*HIDDEN1 + j];
        end
        hidden2[i] = relu(sum + bias2[i]);
      end

      // 计算输出层
      for (int i = 0; i < OUTPUTS; i = i + 1) begin
        reg [31:0] sum = 0;
        for (int j = 0; j < HIDDEN2; j = j + 1) begin
          sum = sum + hidden2[j] * weights3[i*HIDDEN2 + j];
        end
        output[i] = sum + bias3[i];
      end
    end
  end

  // 定义输出
  assign outputs = output;

endmodule

本模型使用 ReLU 函数作为激活函数，可以在前馈过程中加快收敛速度。但是，这个模型是非常简单的，可能需要更多的神经元和更多的隐藏层来处理更复杂的问题。