Low cost hardware back propagation algorithm

العناوين الأخرى

بناء مستوى واطئ الكلفة لخوارزمية الانتشار العكسي

المؤلف

Hasan, Ammar Adil

المصدر

al-Khwarizmi Engineering Journal

العدد

المجلد 3، العدد 1 (30 إبريل/نيسان 2007)، ص ص. 32-41، 10ص.

الناشر

جامعة بغداد كلية هندسة الخوارزمي

تاريخ النشر

2007-04-30

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

10

التخصصات الرئيسية

الرياضيات

الموضوعات

الملخص AR

من أولى التطبيقات الناجحة التي تم نشرها للشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) كانت قليلة و قبل أكثر من عقد.

لذلك حان الوقت لمراجعة التقدم الذي تم في مجال هذا النوع من البحوث.

يمتاز هذا الملخص بتوفير الفكرة الأساسية حول تطبيق أصناف الأنواع المتوفرة للبوابات المرتبة بصيغة صفوف قابلة للبرمجة (FPGAs) لبناء الشبكات العصبية الاصطناعية.

تقنيات مختلفة التطبيق و أفكار للتصميم سيتم مناقشتها لاحقا، مثلا الحصول على الدالة الفاعلة و المناسبة و تقنية التقليم العددية.

كذلك، العمل على تحسين خوارزمية التعلم للتقليل من كلفة بناء الخلية العصبية و بالتالي تقليل الكلفة الكلية و تحسين أداء الشبكة العصبية.

و أخيرا، بناء دائرة متكاملة لها السرعة العالية لتميز أشكال الأرقام الإنكليزية من خلال شبكة عصبية اصطناعية لها أربعة طبقات من خلال (70) عقدة (خلية عصبية) على رقاقة واحدة باستخدام تقنية Xilinx FPGA.

الملخص EN

The first successful implementation of Artificial Neural Networks (ANNs) was published a little over a decade ago.

It is time to review the progress that has been made in this research area.

This paper provides taxonomy for classifying Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) implementation of ANNs.

Different implementation techniques and design issues are discussed, such as obtaining a suitable activation function and numerical truncation technique trade-off, the improvement of the learning algorithm to reduce the cost of neuron and in result the total cost and the total speed of the complete ANN.

Finally, the implementation of a complete very fast circuit for the pattern of English Digit Numbers NN has four layers of 70 nodes (neurons) on single chip using Xilinx FPGA technique is given.

The main goal of this paper is how to achieve the suitable activation function and weights for this network that gives minimum hardware cost when all stages of this ANN algorithm is implemented on FPGA.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Hasan, Ammar Adil. 2007. Low cost hardware back propagation algorithm. al-Khwarizmi Engineering Journal،Vol. 3, no. 1, pp.32-41.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-340169

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Hasan, Ammar Adil. Low cost hardware back propagation algorithm. al-Khwarizmi Engineering Journal Vol. 3, no. 1 (2007), pp.32-41.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-340169

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Hasan, Ammar Adil. Low cost hardware back propagation algorithm. al-Khwarizmi Engineering Journal. 2007. Vol. 3, no. 1, pp.32-41.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-340169

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes appendix : p. 40

رقم السجل

BIM-340169