Reconfigurable self-organizing neural network design and it's FPGA implementation

العناوين الأخرى

التصميم المادي على رقاقة FPGA للشبكة العصبية المنظمة للخواص ذاتيا

تاريخ النشر

2009-06-30

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

التخصصات الرئيسية

الهندسة الكهربائية

الموضوعات

الشبكات العصبية(الحاسبات الإلكترونية)

الملخص AR

إن استخدام شبكة كوهون العصبية المنظمة للخواص ذاتيا يتطلب قيامها بأداء حسابات كثيرة الأمر الذي يستدعي تنفيذ هذه الحسابات تنفيذا ماديا لا برمجيا و خاصة عندما تكون هذه الشبكة جزءا في المنظومات المطمورة.

إن التصميم الرقمي المقترح لهذه الشبكة تم إسقاطه على رقاقة FPGA ثم تم فحص أداء الرقاقة الناتجة.

يستطيع الكيان المادي المنفذ لهذه الشبكة تنفيذ طوري الشبكة، طور التعلم و طور الفحص، و بذلك لا نحتاج احتساب أوزان الشبكة لحل مسألة ما بوساطة حاسبة خارجية ثم خزن هذه الأوزان في ذاكرة الشبكة، و إنما تقوم الشبكة هي بحساب الأوزان في طور التعلم و بذلك نستطيع استخدام نفس الرقاقة لحل أية مسألة.

و لتقليل حجم الرقاقة المطلوبة للتصميم و زيادة سرعة التنفيذ قمنا بحوير و تقريب بعض العلاقات الرياضية كاستخدام مسافة منهاتن بدلا من المسافة التقليدية أو استخدام الجداول الحسابية بدلا من حساب العلاقات الرياضية.

الملخص EN

The use of Kohonen self-organizing feature maps in real time applications requires high computational performance, especially for embedded systems and hence neural network chips are essential.

A digital architecture of Kohonen neural network with learning capability and on-chip adaptation and storage is proposed with the implementation of Kohonen Self-Organizing Map (SOM) neural networks on the low-cost Spartan-3 FPGAs.

The architecture of this digital chip based on the idea that some assumptions for the restrictions of the algorithm can simplify the implementation.

Using the Manhattan distance, a special treatment of the adaptation factor, and neighborhood functions will decrease the necessary chip area so that a high number of processing elements can be integrated on one chip.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Yunus, Basmah Muhammad Kamal& Mahmud, Basil Shukr& Ali, Fakhr al-Din Hamid. 2009. Reconfigurable self-organizing neural network design and it's FPGA implementation. al-Rafidain Engineering Journal،Vol. 17, no. 3, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-337756

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Yunus, Basmah Muhammad Kamal…[et al.]. Reconfigurable self-organizing neural network design and it's FPGA implementation. al-Rafidain Engineering Journal Vol. 17, no. 3 (Jun. 2013), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-337756

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Yunus, Basmah Muhammad Kamal& Mahmud, Basil Shukr& Ali, Fakhr al-Din Hamid. Reconfigurable self-organizing neural network design and it's FPGA implementation. al-Rafidain Engineering Journal. 2009. Vol. 17, no. 3, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-337756

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references

رقم السجل

BIM-337756

حفظتم الحفظ طباعة

قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"

أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي

منصة "معرفة" للكتاب العربي الجامعي الرقمي

تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر