Hardware realization of artificial neural networks using analogue devices
Other Title(s)
تحقيق الكيان المادي للشبكات العصبية الاصطناعية باستخدام الدوائر التناظرية
Joint Authors
Khidr, Abd Allah
Husayn, Shamil Hamzah
Source
al-Rafidain Engineering Journal
Issue
Vol. 21, Issue 1 (28 Feb. 2013), pp.77-90, 14 p.
Publisher
University of Mosul College of Engineering
Publication Date
2013-02-28
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
14
Main Subjects
Topics
Abstract AR
في هذا البحث تم تحقيق الشبكات العصبية الاصطناعية التناظرية باستخدام الدوائر الالكترونية مثل المكبرات العملية (Operational amplifier) و الترانزستور تأثير المجال (Field Effect Transistor) FET]].
و تم استخدام الترانزستور FET كدالة الضبط الذاتي للأوزون الخاصة للشبكة العصبية بواسطة المقاومة بين المصدر و المصرف (R_ds) للترانزستور و التي تمثل كدالة للفولتية المسلطة بين البوابة و المصدر V_gs للترانزستور و العمل في المنطقة الخطية , و لمقاومة R_ds تستخدم كمقاومة الإدخال لمكبر العملية (Operational amplifi) و التي تمثل دالة الأوزون للشبكة العصبية.
و تم تحقيق كل وحدة من وحدات البناء الشبكة العصبية الاصطناعية بشكل منفرد مثل الشبكة العصبية (Neuron) و دالة الأوزون (Weight function) و دالة التحول أو التفعيل (Activation function) باستخدام برنامج المحاكاة National Instrument multisim 10 software.
و عملية تدريب الشبكة العصبية بشكل عام نعني بها ضبط الأوزان الخاصة بالشبكة, و الشبكة العصبية من النوع التناظري تم تدريبها بنجاح باستخدام طريقتين من الطرق التعلم الإشرافي, الأولى Perceptron learning rule التي تنفذ مع الشبكات العصبية ذات التغذية الأمامية و أحادية الطبقة, و الثانية هي طريقة Delta learning rule التي تنفذ مع الشبكات العصبية متعددة الطبقات, و لأدل ذلك تم استخدام برنامج التحكم المذكور أعلاه.
و النتائج التي تم الحصول عليها في البحث كانت جيدة.
Abstract EN
In this work the analogue neural network has been realized by electronic devices like Operational Amplifiers and Field Effect Transistor (FET).
The FET transistor has been utilized to self-adjust weight function for neural network.
By use of drain and source resistance as function of applied voltage on the gate in linear characteristic region , this resistance has been connected to the input of Operational Amplifiers which becomes as weight function of neural network.
Implementing these mentioned characteristics for both FET transistor and operational amplifier, the analogue neural network structure like neuron, weights function and activation function have been realized individually by using the National Instrument multiuse 10 (NI) Software, then the analogue neural network has been trained successfully by using supervised learning rule like single layer perceptron learning rule and delta learning rule.
The results, show good fulfillment of a neural network with analogue hardware devices and verifying the learning rules to train network.
American Psychological Association (APA)
Khidr, Abd Allah& Husayn, Shamil Hamzah. 2013. Hardware realization of artificial neural networks using analogue devices. al-Rafidain Engineering Journal،Vol. 21, no. 1, pp.77-90.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-322202
Modern Language Association (MLA)
Khidr, Abd Allah& Husayn, Shamil Hamzah. Hardware realization of artificial neural networks using analogue devices. al-Rafidain Engineering Journal Vol. 21, no. 1 (Feb. 2013), pp.77-90.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-322202
American Medical Association (AMA)
Khidr, Abd Allah& Husayn, Shamil Hamzah. Hardware realization of artificial neural networks using analogue devices. al-Rafidain Engineering Journal. 2013. Vol. 21, no. 1, pp.77-90.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-322202
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 90
Record ID
BIM-322202
