In der vorliegenden Arbeit werden die Darstellungsmöglichkeiten Boolescher Funktionen durch Neuronale Netze untersucht und eine neue Art von Booleschen Neuronalen Netzen (BNN) entwickelt. Das Basiselement Boolescher Neuronaler Netze ist ein neuartiges Boolesches Neuron (BN), das im Gegensatz zum klassischen Neuron direkt mit Booleschen Signalen operiert und dafür ausschließlich Boolesche Operationen benutzt. Für das Training der BNN wurde ein sequentieller Algorithmus erarbeitet, der eine schnelle Konvergenz garantiert und somit eine kurze Trainingzeit benötigt. Dieser Trainingsalgorithmus bildet die Grundlage eines neuen geschaffenen Verfahrens zur Architektursynthese der BNN. Das entwickelte Training stellt darüber hinaus ein spezielles Dekompositionsverfahren Boolescher Funktionen dar. Neuronale Netze können sowohl in Software als auch in Hardware realisiert werden. Der sehr hohe Aufwand der Hardware-Realisierung üblicher Neuronaler Netze wurde durch die Verwendung von BN und BNN wesentlich vereinfacht. Die Anzahl erforderlicher CLBs (configurable logic blocks) zur Realisierung eines Neurons wurde um 2 Größenordnungen verringert. Ein Boolesches Neuron wird direkt auf eine einzige LUT (lookup table) abgebildet. Für diese sehr kompakte Abbildung der BNN in eine FPGA-Struktur wurde der Trainingsalgorithmus des BNN angepasst. Durch die Spezifikation der BNN mit UML-Modellen und die Anwendung der MDA-Technologie zum Hardware/Software-Codesign konnte der Syntheseaufwand für Hardware-Realisierung von BNN signifikant verringert werden.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa.de:bsz:105-6194240 |
| Date | 05 August 2009 |
| Creators | Kohut, Roman |
| Contributors | TU Bergakademie Freiberg, Mathematik und Informatik, Prof. Dr.-Ing. habil. Bernd Steinbach, Prof. Dr.-Ing. habil. Bernd Steinbach, Prof. Dr.-Ing. habil. Wolfgang Rehm, Prof. Dr. rer. nat. habil. Günther Palm |
| Publisher | Technische Universitaet Bergakademie Freiberg Universitaetsbibliothek "Georgius Agricola" |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | deu |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
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