Reconfigurable self-organizing neural network design and it's FPGA implementation
Other Title(s)
التصميم المادي على رقاقة FPGA للشبكة العصبية المنظمة للخواص ذاتيا
Joint Authors
Ali, Fakhr al-Din Hamid
Mahmud, Basil Shukr
Yunus, Basmah Muhammad Kamal
Source
al-Rafidain Engineering Journal
Issue
Vol. 17, Issue 3 (30 Jun. 2009), pp.1-17, 17 p.
Publisher
University of Mosul College of Engineering
Publication Date
2009-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
17
Main Subjects
Topics
Abstract 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.
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references
Record ID
BIM-337756
