فروشگاه کیمیا فایل غیرفعال میباشد

دسته بندی : برق و الکترونیک

فرمت فایل:  ورد ( قابلیت ویرایش ) 

تعداد صفحات : 30 صفحه

پياده سازي VLSI يك شبكه عصبي آنالوگ مناسب براي الگوريتم هاي ژنتيك Johannes Schemmel1, Karlheinz Meier1, and Felix Sch¨urmann1 Universit¨at Heidelberg, Kirchho_ Institut f¨ur Physik, Schr¨oderstr.
90, 69120 Heidelberg, Germany, schemmel@asic.uni-heidelberg.de, WWW home page: http://www.kip.uni-heidelberg.de/vision.html خلاصه مفيد بودن شبكه عصبي آنالوگ مصنوعي بصورت خيلي نزديكي با ميزان قابليت آموزش پذيري آن محدود مي شود . اين مقاله يك معماري شبكه عصبي آنالوگ جديد را معرفي مي كند كه وزنهاي بكار برده شده در آن توسط الگوريتم ژنتيك تعيين مي شوند . اولين پياده سازي VLSI ارائه شده در اين مقاله روي سيليكوني با مساحت كمتر از 1mm كه شامل 4046 سيناپس و 200 گيگا اتصال در ثانيه است اجرا شده است . از آنجائيكه آموزش مي تواند در سرعت كامل شبكه انجام شود بنابراين چندين صد حالت منفرد در هر ثانيه مي تواند توسط الگوريتم ژنتيك تست شود . اين باعث مي شود تا پياده سازي مسائل بسيار پيچيده كه نياز به شبكه هاي چند لايه بزرگ دارند عملي بنظر برسد . 1- مقدمه شبكه هاي عصبي مصنوعي به صورت عمومي بعنوان يك راه حل خوب براي مسائلي از قبيل تطبيق الگو مورد پذيرش قرار گرفته اند . عليرغم مناسب بودن آنها براي پياده سازي موازي ، از آنها در سطح وسيعي بعنوان شبيه سازهاي عددي در سيستمهاي معمولي استفاده مي شود . يك دليل براي اين مسئله مشكلات موجود در تعيين وزنها براي سيناپسها در يك شبكه بر پايه مدارات آنالوگ است . موفقترين الگوريتم آموزش ، الگوريتم Back-Propagation است . اين الگوريتم بر پايه يك سيستم متقابل است كه مقادير صحيح را از خطاي خروجي شبكه محاسبه مي كند . يك شرط لازم براي اين الگوريتم دانستن مشتق اول تابع تبديل نرون است . در حاليكه اجراي اين مسئله براي ساختارهاي ديجيتال از قبيل ميكروپروسسورهاي معمولي و سخت افزارهاي خاص آسان است ، در ساختار آنالوگ با مشكل روبرو مي شويم . دليل اين مشكل ، تغييرات قطعه و توابع تبديل نرونها و در نتيجه تغيير مشتقات اول آنها از نروني به نرون ديگر و از تراشه اي به تراشه ديگر است و چه چيزي مي تواند بدتر از اين باشد كه آنها با دما نيز تغيير كنند . ساختن مدارات آنالوگي كه بتوانند همه اين اثرات را جبران سازي كنند امكان پذير است ولي اين مدارات در مقايسه با مدارهايي كه جبران سازي نشده اند داراي حجم بزرگتر و سرعت كمتر هستند .
براي كسب موفقيت تحت فشار رقابت شديد از سوي دنياي ديجيتال ، شبكه هاي عصبي آنالوگ نبايد سعي كنند كه مفاهيم ديجيتال را به دنياي آنالوگ انتقال دهند . در عوض آنها بايد تا حد امكان به فيزيك قطعات متكي باشند تا امكان استخراج يك موازي سازي گسترده در تكنولوژي VLSI مدرن بدست آيد . شبكه هاي عصبي براي چنين پياده سازيهاي آنالوگ بسيار مناسب هستند زيرا جبران سازي نوسانات غير قابل اجتناب قطعه مي تواند در وزنها لحاظ شود . مسئله اصلي كه هنوز بايد حل شود آموزش است . حجم بزرگي از مفاهيم شبكه عصبي آ

  متن بالا فقط تکه هایی از محتوی متن پروژه میباشد که به صورت نمونه در این صفحه درج شدهاست.شما بعد از پرداخت آنلاین ،فایل را فورا دانلود نمایید