Geri Dön

VLSI implementation of gaussian potential function neural networks

“Gassian Potential Function”sinir ağlarının VLSI ile gerçeklenmesi

  1. Tez No: 50510
  2. Yazar: İSMAİL CAN ÇEVİKBAŞ
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ÖMER CERİD
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: VLSI, Yapay sinir ağları, VLSI, Artificial neural networks
  7. Yıl: 1996
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Bu çalışmada, 'Gaussian Potential Function Network' yapısının, tümdevre tasarımı gerçekleştirildi. Bu yapı için, çeşitli analog ve sayısal hücreler tasarlandı, bunların benzetimleri gerçekleştirildi. Bu benzetimler de HSpice devre benzetim programı kullanıldı. Hazırlanan hücreler kullanarak oluşturulan ağ yapısı bir örnek giriş ve parametre kümesiyle denendi. Sonuçlar beklenen verilerle karşılaştırıldılar. Tasarlanan ağ yapısının öğrenme süreçlerinde kullanılmak üzere, 'Hierarchically Self Organizing Learning' algoritmasını kullanan bir yazılım geliştirildi. Bu program çeşitli fonksiyonlar için denendi.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT A Gaussian Potential Function Network is implemented with VLSI. Analog and digital cells are designed for the implementation. All these cells are simulated with the circuit simulator Hspice to optimal operation. They are, then, brought together to make up the network. The network simulation is carried out with some input stimulus for a prespecified network parameters. The results are compared to the desired values. A software program, employing Hierarchically Self Organizing Learning algorithm, is developed so as to train the hardware network for a desired mapping. The program is tested and the results for a sample mapping sample space is investigated.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    19322

    Hücresel nöral ağlar ve uygulamaları

    Cellular neural networks and applications

    SEVİLAY ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. I. CEM GÖKNAR

  2. Tez No

    95446

    Weight quantization for multi-layer perceptrons

    Çok katmanlı yapay sinir ağları için ağırlık nicemlemesi

    FATİH KÖKSAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ETHEM ALPAYDIN

    DOÇ. DR. GÜNHAN DÜNDAR

  3. Tez No

    100661

    Düşük bir hızlarında konuşma kodlama ve uygulamaları

    Low bit rate speech coding and applications

    TARIK AŞKIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. GÜNSEL DURUSOY

  4. Tez No

    6345

    VLSI implementation of a microprocessor compatible 128-bit programmable correlator

    Başlık çevirisi yok

    İSMAİL ENİS UNGAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1989

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    PROF. DR. ABDULLAH ATALAR

  5. Tez No

    47538

    VLSI Implementation of high performance arithmetic blocks suitable for DSP

    Sayısal sinyal işlemeye uygun yüksek başarımlı aritmetik blokların tümleşik devre uygulaması

    TUFAN BEYATLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    DOÇ.DR. SİNA BALKIR

    PROF.DR. ÖMER CERİD

Geri Dön