RAM-based neural network parallel implementation on a reconfigurable platform and its application for handwritten digits recognition
Other Title(s)
تصميم شبكة عصبية مبنية على ذاكرة الوصول العشوائي و تنفيذها على الوحدات القابلة لإعادة التشكيل وتطبيقها في تمييز الأرقام المكتوبة باليد
Joint Authors
al-Sayigh, Ali
Dawud, Shifa Abd al-Rahman
Source
al-Rafidain Engineering Journal
Issue
Vol. 23, Issue 2 (30 Apr. 2015), pp.76-87, 12 p.
Publisher
University of Mosul College of Engineering
Publication Date
2015-04-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
12
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية في العديد من التطبيقات الموجودة في الحياة اليومية.
و لكن هناك الكثير من التحديات التي تواجه تطبيق هكذا شبكات في الواقع العملي.
و يمكن تلخيص تلك التحديات بالتالي : عدد النماذج المطلوبة لتدريب الشبكة٬ عدد عمليات الجمع و الضرب و عدد الدوال غير الخطية و كذلك عدد وحدات الخزن المطلوب التعامل معها و توفيرها٬ و سرعة الحسابات في طوري التدريب و الفحص.
تم في هذا البحث استخدام الشبكة العصبية المبنية على ذاكرة الوصول العشوائي٬ حيث أتطبيقها عمليا لا يتطلب أوزان أو عمليات جمع و ضرب أو دوال تحويل و لكنه يتطلب توفير ذاكرة الوصول العشوائي.
تتميز هذه الشبكة بالعدد القليل من نماذج التدريب المطلوبة و لكنها تكون على حساب حجم ذاكرة الوصول العشوائي.
تم في هذا البحث تصميم شبكة عصبية من هذا النوع وتنفيذها باستخدام مصفوفة البوابات المنطقية القابلة للبرمجة في الحقل.
تم فحص النظام المقترح في تمييز الأرقام المكتوبة باليد و كانت نسبة الخطأ في التمييز هي 6,7 % مع تحقيق تسريع جدير بالاعتبار ومقداره 237.
Abstract EN
تستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية في العديد من التطبيقات الموجودة في الحياة اليومية.
و لكن هناك الكثير من التحديات التي تواجه تطبيق هكذا شبكات في الواقع العملي.
و يمكن تلخيص تلك تلك التحديات بالتالي : عدد النماذج المطلوبة لتدريب الشبكة، عدد عمليات الجمع و الضرب و عدد الدوال غير الخطية و كذلك عدد وحدات الخزن المطلوب التعامل معها و توفيرها، و سرعة الحسابات في طوري التدريب و الفحص.
تم في هذا البحث استخدام الشبكة العصبية المبنية على ذاكرة الوصول العشوائي، حيث أن تطبيقها عملياً لا يتطلب أوزان أو عمليات جمع و ضرب أو دوال تحويل و لكنه يتطلب توفير ذاكرة الوصول العشوائي.
تتميز هذه الشبكة بالعدد القليل من نماذج التدريب المطلوبة و لكنها تكون على حساب حجم ذاكرة الوصول العشوائي.
تم في هذا البحث تصميم شبكة عصبية من هذا النوع و تنفيذها باستخدام مصفوفة البوابات المنطقية القابلة للبرمجة في الحقل.
تم فحص النظام المقترح في تمييز الأرقام المكتوبة باليد و كانت نسبة الخطأ في التمييز هي 7.6 % مع تحقيق تسريع جدير بالاعتبار و مقداره 237.
American Psychological Association (APA)
Dawud, Shifa Abd al-Rahman& al-Sayigh, Ali. 2015. RAM-based neural network parallel implementation on a reconfigurable platform and its application for handwritten digits recognition. al-Rafidain Engineering Journal،Vol. 23, no. 2, pp.76-87.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-573960
Modern Language Association (MLA)
Dawud, Shifa Abd al-Rahman& al-Sayigh, Ali. RAM-based neural network parallel implementation on a reconfigurable platform and its application for handwritten digits recognition. al-Rafidain Engineering Journal Vol. 23, no. 2 (Apr. 2015), pp.76-87.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-573960
American Medical Association (AMA)
Dawud, Shifa Abd al-Rahman& al-Sayigh, Ali. RAM-based neural network parallel implementation on a reconfigurable platform and its application for handwritten digits recognition. al-Rafidain Engineering Journal. 2015. Vol. 23, no. 2, pp.76-87.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-573960
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 86-87
Record ID
BIM-573960
