Training artificial neural networks by pso to perform digital circuits using xilinx FPGA
Other Title(s)
تدريب الشبكات العصبية الإصطناعية بواسطة أفضلية الحشد الجزيئي لتنفيذ الدوائر الرقمية باستخدام مصفوفة البوابات القابلة للبرمجة
Joint Authors
Mahdi, Firas Rasul
Akkar, Hanan Abd al-Rida
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 29, Issue 7 (31 Dec. 2011), pp.1329-1344, 16 p.
Publisher
Publication Date
2011-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
16
Main Subjects
Engineering & Technology Sciences (Multidisciplinary)
Topics
- Artificial intelligence
- Simulation methods
- Data processing
- Logic machines
- Neural networks(Computer science)
- Bionics
Abstract AR
تعتبر كمية الدوائر اللازمة لتنفيذ عملية ضرب كل إدخال بالوزن المرافق له و عملية الجمع اللاحقة لها إحدى المعوقات الرئيسية لتنفيذ دوائر الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN).
مصفوفة البوابات القابلة للبرمجة (FOGA) هي دائرة متكاملة مناسبة لبناء الشبكات العصبية الإصطناعية لأنها تحافظ على البناء المتوازي للخلايا العصبية الاصطناعية في الطبقة الواحدة و تعرض مرونة في إطار إعادة البرمجة بالإضافة الى قضايا الكلفة.
تم في هذا البحث اقتراح تبني أوزان الشبكات العصبية الاصطناعية باستخدام أفضلية الحشد الجزئي (PSO) كالية لتحسين اداء الشبكات العصبية الاصطناعية بلإضافة إلى تقليل الدوائر اللازمة لبناء الشبكات.
لهذا الغرض قمنا بتعديل صندوق أدوات أفضلية الحشد الجزئي في بيئة الماتلاب ليكون مناسب للتطبيق المأخوذ.
في تصميم المقترح تمت عملية تدريب خارج الرقاقة تم حمل التصميم كامل التدريب الى الرقاقة، بهذه الطريقة سنحتاج اقل عدد من الدوائر.
ينفذ هذا البحث دائرة حساب و منطق (ALU) ذات أربع بت باستخدام أدوات الرسم التخطيطي لزايلنكس كمثال لتتطبيق الدوائر الرقمية باستخدام الشبكات العصبية الاصطناعية الممرنة بواسطة خوارزمية أفضلية الحشد الجزئي.
Abstract EN
One of the major constraints on hardware implementations of Artificial Neural Networks (ANNs) is the amount of circuitry required to perform the multiplication process of each input by its corresponding weight and there subsequent addition.
Field Programmable Gate Array (FPGA) is a suitable hardware IC for Neural Network (NN) implementation as it preserves the parallel architecture of the neurons in a layer and offers flexibility in reconfiguration and cost issues.
In this paper the adaption of the ANN weights is proposed using Particle Swarm Optimization (PSO) as a mechanism to improve the performance of ANN and also for the reduction in the ANN hardware.
For this purpose we modified the MATLAB PSO toolbox to be suitable for the taken application.
In the proposed design training is done off chip then the fully trained design is download into the chip, in this way less circuitry is required.
This paper executes four bit Arithmetic Logic Unit (ALU) implemented using Xilinx schematic design entry tools as an example for the implementation of digital circuits using ANN trained by PSO algorithm.
American Psychological Association (APA)
Akkar, Hanan Abd al-Rida& Mahdi, Firas Rasul. 2011. Training artificial neural networks by pso to perform digital circuits using xilinx FPGA. Engineering and Technology Journal،Vol. 29, no. 7, pp.1329-1344.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-289778
Modern Language Association (MLA)
Akkar, Hanan Abd al-Rida& Mahdi, Firas Rasul. Training artificial neural networks by pso to perform digital circuits using xilinx FPGA. Engineering and Technology Journal Vol. 29, no. 7 (2011), pp.1329-1344.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-289778
American Medical Association (AMA)
Akkar, Hanan Abd al-Rida& Mahdi, Firas Rasul. Training artificial neural networks by pso to perform digital circuits using xilinx FPGA. Engineering and Technology Journal. 2011. Vol. 29, no. 7, pp.1329-1344.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-289778
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendices : p. 1336-1344
Record ID
BIM-289778