Development of an artificial neural network architecture using programmable logic
| Orientador(a) (dc.contributor.advisor) | Silva, Marcio Rosa da | |
| Coorientador(a) (dc.contributor.advisor-co1) | Figueiredo, Rodrigo Marques de | |
| Lattes Coorientador(a) (dc.contributor.advisor-co1Lattes) | http://lattes.cnpq.br/0192178587738651 | pt_BR |
| Lattes Orientador(a) (dc.contributor.advisorLattes) | http://lattes.cnpq.br/2777915645832000 | pt_BR |
| Autor(a) (dc.contributor.author) | Cottens, Pablo Eduardo Pereira de Araujo | |
| Autor(a) Lattes (dc.contributor.authorLattes) | http://lattes.cnpq.br/2811182488439373 | pt_BR |
| Data de Disponibilização (dc.date.accessioned) | 2016-06-29T14:42:16Z | |
| dc.date.available (dc.date.available) | 2016-06-29T14:42:16Z | |
| Data da defesa / Data do evento (dc.date.issued) | 2016-03-07 | |
| Abstract (dc.description.abstract) | Currently, modern Artificial Neural Networks (ANN), according to their complexity, require a workstation for processing all their input data. This type of processing architecture requires that the field device is located somewhere in the vicintity of a workstation, in case real-time processing is required, or that the field device at hand will have the sole task of collecting data for future processing, when field data is required. This project creates a generic neuron architecture in programmabl logic, where Artifical Neural Networks can use the parallel nature of FPGAs to execute applications in a fast manner, albeit not using the same resolution for its otputs. This work shows that the utilization of programmable logic for the implementation of low bit resolution ANNs is not only viable, but the neural network, due to its parallel nature, benefits greatly from the hardware implementation, giving fast and accurate results. | en |
| Resumo (dc.description.resumo) | Normalmente Redes Neurais Artificiais (RNAs) necessitam estações de trabalho para o seu processamento, por causa da complexidade do sistema. Este tipo de arquitetura de processamento requer que instrumentos de campo estejam localizados na vizinhança da estação de trabalho, caso exista a necessidade de processamento em tempo real, ou que o dispositivo de campo possua como única tarefa a de coleta de dados para processamento futuro. Este projeto visa criar uma arquitetura em lógica programável para um neurônio genérico, no qual as RNAs podem fazer uso da natureza paralela de FPGAs para executar a aplicação de forma rápida. Este trabalho mostra que a utilização de lógica programável para a implementação de RNAs de baixa resolução de bits é viável e as redes neurais, devido à natureza paralelizável, se beneficiam pela implementação em hardware, podendo obter resultados de forma muito rápida. | pt_BR |
| Agência de fomento (dc.description.sponsorship) | Nenhuma | pt_BR |
| URI (dc.identifier.uri) | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/5411 | |
| Idioma (dc.language) | pt_BR | pt_BR |
| Nome da instituição (dc.publisher) | Universidade do Vale do Rio dos Sinos | pt_BR |
| País da Instituição (dc.publisher.country) | Brasil | pt_BR |
| Departamento (dc.publisher.department) | Escola Politécnica | pt_BR |
| Sigla da Instituição (dc.publisher.initials) | Unisinos | pt_BR |
| Programa (dc.publisher.program) | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica | pt_BR |
| Direitos de acesso ao documento (dc.rights) | openAccess | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | FPGA | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | SoC | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Redes neurais artificiais | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Neuronio em hardware | pt_BR |
| Assunto (dc.subject) | Artificial neural network | en |
| Assunto (dc.subject) | Hardware neuron | en |
| Tema (CNPq) (dc.subject.cnpq) | ACCNPQ::Engenharias::Engenharia Elétrica | pt_BR |
| Título (dc.title) | Development of an artificial neural network architecture using programmable logic | pt_BR |
| Tipo de arquivo (dc.type) | Dissertação | pt_BR |
Arquivos
Pacote original
1 - 1 de 1
Carregando...
- Nome:
- Pablo Eduardo Pereira de Araujo Cottens_.pdf
- Tamanho:
- 1.25 MB
- Formato:
- Adobe Portable Document Format
- Descrição:
- artificial_neural
Licença do pacote
1 - 1 de 1
Carregando...
- Nome:
- license.txt
- Tamanho:
- 2.12 KB
- Formato:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Descrição: