Hibrit bir donanımla yapay sinir ağı gerçeklenme AY tümdevresi
Artificial neural network realization with a mixed hardware AY integrated circuit
- Tez No: 168390
- Danışmanlar: DOÇ.DR. TÜLAY YILDIRIM
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: AY ağı, Yapay Sinir Ağı tümdevresi, AY tümdevresi, hibrit tümdevre sentezi, çok katmanlı perseptron, radyal tabanlı fonksiyon, iris sınıflama, Özel Veya sentezi xııı, AY network, neural network integrated circuit, AY integrated circuit, mixed integrated circuit design, Multi Layer Perceptron, Radial Basis Function, Iris plant classification, Exclusive Or synthesis
- Yıl: 2005
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Biyolojik sinir hücresinin çok karmaşık işlemleri başarıyla gerçeklemesi, bilim adamlarına nöral hesaplama alanında çalışma ve yapay sinir sistemleri geliştirmeyi ilham etmiştir. İnorganik sayısal bilgisayarlar gibi, canlı sinir hücreleri de elektriksel gerilim farkı işaretleriyle bilgi işlemektedir. Üstelik sinir ağlan milisaniyelik sinir darbe işaretleriyle, nanosaniyelik zaman aralığında anahtarlama yapan sayısal bilgisayarlardan daha yüksek performanslar vermektedir. Sinir hücresinin bu avantaj lanndan faydalanmak için çok sayıda yapay sinir hücresi modeli, ağ topolojisi ve öğrenme algoritması geliştirilmiştir. Yapay sinir ağlarının donanım gerçeklemeleri olan nöroişlemciler, standart mikroişlemciler için çok karmaşık uygulamalarda kullanılmaktadır. Böylece nöral hesaplamanın avantajlarından donanım olarak faydalanılmış olmaktadır. Ancak bu donanım uygulamaları giriş-çıkış sayısı, sabit aktivasyon fonksiyonu, sabit ağ tipi, sınırlı çalışma aralığı gibi bazı kısıtlamalar içermektedir. Bu çalışmada öncelikle literatürde mevcut yapay sinir ağı donanımları incelenmiş ve kısa bilgilerle teknik özellikleri ortaya konmuştur. Daha sonra Yapay Sinir Ağı donammlannın bazı kısıtlamalannı aşmak için yeni tasanm metodlan ve AY ağı topolojisi geliştirilmiş ve gerçekleştirilmiştir. Önerilen geçiş transistor lojiği tabanlı tasanm sayesinde, tümdevrenin programlanabilir giriş-çıkış esnekliği sağlanmıştır. Tasarlanan tümdevreye ismini veren AY isimli yeni ağ yapısı ise programlanabilir aktivasyon fonksiyonu esnekliğini sağlamaktadır. Sonuç olarak ağ topolojisi, giriş-çıkış sayısı ve aktivasyon tipi sınırlı olmayan, kaskatlanabilen, hibrit mimaride bir nöral tümdevre tasarlanmış, Özel Veya sentezi ve İris bitkisi sınıflama problemleriyle test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The ability of biological neurons to perform very complex tasks successfully has inspired scientists to study the field of neural computation and try to develop neural systems. Like inorganic digital computers, living neural cells process information with electrical potential difference signals. Furthermore neural networks using nerve impulses lasting nearly a millisecond have better performance than the digital computers switching at nanosecond intervals. To utilize these advantages of neural cell, a number of artificial neuron models, network topologies and learning algortihms have been developed. The neuroprocessors which are the hardware implementations of artificial neural networks are used in the more complex applications for the standart microprocessors. Thus, the advantages of neural computation are utilized in the hardware platform. However these hardware implementations have some limitations such as number of input-output, fixed activation function type, fixed network topology and limited operation range. In this work, first, many of existing artificial neural network hardware implementations are examined and their technical properties are briefly explained. Later to overcome the limitations of neural hardwares new design methods and AY network approaches are developed and realized. Proposed pass transistor logic design method provides programmable input-output flexibility to the integrated circuit. Designed integrated circuit called AY network provides the programmable activation function flexibility to the hardware. Finally, cascadable and mixed integrated circuit topology of realized neural network, having unlimited input-output number and type of activation function, is implemented and tested with the Exclusive Or synthesis and Iris plant classification problem.
Benzer Tezler
- An Intelligent karyotyping architecture based on artifical neural networks and features obtained by automated image analysis
Otomatik görüntü analizi ve yapay sinir ağı tabanlı akıllı bir kromozom sınıflandırma mimarisi
SELİM ESKİİZMİRLİLER
Yüksek Lisans
İngilizce
1993
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. AYDAN ERKMEN
- Ship populsion bearings computer aided calculation and operation program for propulsion bearings
Gemi tahrik yatakları ve gemi tahrik yataklarını bilgisayar yardımıyla hesaplama ve işletme programı
LEVENT BALKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN KEMAL SAĞ
- Bilgisayar ağlarını kullanarak bir adım motorunun uzaktan kontrolü
The remote control of stepping motor using computer networks
MUSA ÇIBUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. HASAN KÜRÜM
- Bilgisayar destekli konusal orman haritalarının üretimi ve orman bilgi sisteminin oluşturulması
Başlık çevirisi yok
AYHAN KOÇ
Doktora
Türkçe
1995
Ormancılık ve Orman Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiOrman Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ERDİN KADİR