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Previous issue date: 2010-06-30 / This study shows the implementation and the embedding of an Artificial Neural
Network (ANN) in hardware, or in a programmable device, as a field programmable gate
array (FPGA). This work allowed the exploration of different implementations, described in
VHDL, of multilayer perceptrons ANN. Due to the parallelism inherent to ANNs, there are
disadvantages in software implementations due to the sequential nature of the Von Neumann
architectures. As an alternative to this problem, there is a hardware implementation that
allows to exploit all the parallelism implicit in this model. Currently, there is an increase in
use of FPGAs as a platform to implement neural networks in hardware, exploiting the high
processing power, low cost, ease of programming and ability to reconfigure the circuit,
allowing the network to adapt to different applications. Given this context, the aim is to
develop arrays of neural networks in hardware, a flexible architecture, in which it is possible
to add or remove neurons, and mainly, modify the network topology, in order to enable a
modular network of fixed-point arithmetic in a FPGA. Five synthesis of VHDL descriptions
were produced: two for the neuron with one or two entrances, and three different architectures
of ANN. The descriptions of the used architectures became very modular, easily allowing the
increase or decrease of the number of neurons. As a result, some complete neural networks
were implemented in FPGA, in fixed-point arithmetic, with a high-capacity parallel
processing / Este estudo consiste na implementa??o e no embarque de uma Rede Neural Artificial
(RNA) em hardware, ou seja, em um dispositivo program?vel do tipo field programmable
gate array (FPGA). O presente trabalho permitiu a explora??o de diferentes implementa??es,
descritas em VHDL, de RNA do tipo perceptrons de m?ltiplas camadas. Por causa do
paralelismo inerente ?s RNAs, ocorrem desvantagens nas implementa??es em software,
devido ? natureza sequencial das arquiteturas de Von Neumann. Como alternativa a este
problema, surge uma implementa??o em hardware que permite explorar todo o paralelismo
impl?cito neste modelo. Atualmente, verifica-se um aumento no uso do FPGA como
plataforma para implementar as Redes Neurais Artificiais em hardware, explorando o alto
poder de processamento, o baixo custo, a facilidade de programa??o e capacidade de
reconfigura??o do circuito, permitindo que a rede se adapte a diferentes aplica??es. Diante
desse contexto, objetivou-se desenvolver arranjos de redes neurais em hardware, em uma
arquitetura flex?vel, nas quais fosse poss?vel acrescentar ou retirar neur?nios e,
principalmente, modificar a topologia da rede, de forma a viabilizar uma rede modular em
aritm?tica de ponto fixo, em um FPGA. Produziram-se cinco s?nteses de descri??es em
VHDL: duas para o neur?nio com uma e duas entradas, e tr?s para diferentes arquiteturas de
RNA. As descri??es das arquiteturas utilizadas tornaram-se bastante modulares,
possibilitando facilmente aumentar ou diminuir o n?mero de neur?nios. Em decorr?ncia
disso, algumas redes neurais completas foram implementadas em FPGA, em aritm?tica de
ponto fixo e com alta capacidade de processamento paralelo
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/15340 |
| Date | 30 June 2010 |
| Creators | Silva, Carlos Alberto de Albuquerque |
| Contributors | CPF:10749896434, http://lattes.cnpq.br/1987295209521433, Melo, Jorge Dantas de, CPF:09463097449, http://lattes.cnpq.br/7325007451912598, Lopes, Danniel Cavalvante, CPF:02878120493, Oliveira, Jos? Alberto Nicolau de, D?ria Neto, Adri?o Duarte |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, UFRN, BR, Automa??o e Sistemas; Engenharia de Computa??o; Telecomunica??es |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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