Enhanced hardware implementation of hybrid stochastic neural network using FPGA
Other Title(s)
تنفيذ شكبة عصبية عشوائية هيجنة و محسنة FPGA باستخدام
Joint Authors
Khalil, Rafid Ahmad
Salim, Mustafa
Source
al-Rafidain Engineering Journal
Issue
Vol. 22, Issue 2 (31 Mar. 2014), pp.142-154, 13 p.
Publisher
University of Mosul College of Engineering
Publication Date
2014-03-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
13
Main Subjects
Topics
Abstract AR
أغلب الأنظمة الرقمية تطبق العلميات الرياضية عن طريق استخدام التمثيل الرقمي ذو النقطة الثابتة أو الفاصلة العائمة أن البديل هو ترميز الأرقام المراد معالجتها بسلسلة من الصفر و الواحد و بصورة عشوائية أي المنطق العشوائي، حيث أعتبر كبديل للمنطق الاعتيادي في التطبيقات التي تستهلك مساحة سيلكونية كبيرة كونه يحتاج إلى دوائر بسيطة لتنفيذ العمليات الرياضية المعقدة و مقاومته للضوضاء (bit flips).
تجنبا لبعض المشاكل التي يعاني منها هذا النوع من المعالجة تم دمج هذا المنطق مع المنطق الاعتيادي في تنفيذ شبكة عصبية نوع forward)-Fully connected feed) التي تتميز باستهلاكها الكبير لشريحة FPGA حيث تم استخدام المنطق العشوائي في إجراء جزء من عمليات الضرب في الطبقات الخفية من الشبكة العصبية مع استخدام مولد أرقام عشوائية من نوع (LFSR) في إجراء عملية تحويل الأوزان و إخراجات دوال التفعيل.
تم مقارنة النتائج مع شبكة أخرى من نفس الحجم و مناقشة بعض النتائج.
Abstract EN
Most of the traditional digital implemented systems use fixed point or floating point for representing and processing data.
An alternative approach is to represent data as random bits that are distributed along the sequence.
To be precise, stochastic logic can be considered as a solution for hardware size for application that consume physical area like neural networks as it uses logic gates to implement complex operations and its inherits resistance to bit flips noise.
To avoid some of the problems that this type of processing suffers from, a combination of stochastic logic and classical logic (fixed point) is used to implement a neural networks (Fully connected feed-forwards) that is characterized by FPGA large size consuming.
The stochastic logic is utilized have to implement part of the multiplication operations in the hidden layers of network and LFSR is used as a random generator for conversion of weights and activation functions outputs.
The hardware utilization of Spartan 3E-500K FPGA results are compared with another network of the same size.
A discussion of some of the issues that related to this methodology faces is also presented.
American Psychological Association (APA)
Khalil, Rafid Ahmad& Salim, Mustafa. 2014. Enhanced hardware implementation of hybrid stochastic neural network using FPGA. al-Rafidain Engineering Journal،Vol. 22, no. 2, pp.142-154.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-373696
Modern Language Association (MLA)
Khalil, Rafid Ahmad& Salim, Mustafa. Enhanced hardware implementation of hybrid stochastic neural network using FPGA. al-Rafidain Engineering Journal Vol. 22, no. 2 (Mar. 2014), pp.142-154.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-373696
American Medical Association (AMA)
Khalil, Rafid Ahmad& Salim, Mustafa. Enhanced hardware implementation of hybrid stochastic neural network using FPGA. al-Rafidain Engineering Journal. 2014. Vol. 22, no. 2, pp.142-154.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-373696
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 154
Record ID
BIM-373696