Yapay sinir ağlarında kullanılan öklid mesafesini hesaplamak için bir analog tümdevrenin gerçeklenmesi
An Implementation of a circuit calculating euclidean distance used in neural networks
- Tez No: 79114
- Danışmanlar: PROF. DR. ATİLLA ATAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Tümdevre tasarımı, Yapay sinir ağları, Öklid uzayları, Integrated circuits design, Artificial neural networks, Euclidean spaces
- Yıl: 1998
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET Bu tezde Öklid mesafesini hesaplayan devrenin tasarımı ve MOS transistorları kullanılarak gerçeklenmesi sunulmuştur. RBFN ve CSFN gibi bazı yapay sinir ağları uygulamalarında Öklid mesafesinin hesaplanması gerekmektedir. N boyutlu uzayda iki vektör arasındaki uzaklık, Öklid mesafesi olarak adlandırdın Devre iki blokdan oluşmaktadır. Akım modunda Öklid mesafesini hesaplayan ikinci blok ana bloğu oluşturmaktadır. Fakat bizim girişlerimiz gerilim olmaktadır. Dolayısıyla, giriş gerilimlerini akıma çevirmek amacıyla ilk blok olarak geçişiletkenliği elemanı kullanılmıştır. Devre MOS transistorları kullanılarak gerçeklenmiştir. Level 3 YİTAL proses parametreleri kullanılarak devrenin simülasyonu, T-Spice simülasyon programı kullanılarak yapılmıştır. Devrenin serimi ise L-Edit layout programı kullanılarak gerçeklenmiştir. Serimi yapılan devreye ait oluşturulan SPICE dosyası için postsimülasyon yapılmıştır. Her iki simülasyon sonucuçlarmm birbirleriyle aynı sonucu verdiği grafiklerle gösterilmiştir. 111
Özet (Çeviri)
ABSTRACT In this thesis, design and MOS VLSI implementation of a circuit that calculates Euclidean distance is presented. In some neural network applications, such as RBFN and CSFN, the calculation of Euclidean distance is a necessity. In an N -dimentianel space, the distance between two vectors is called Euclidean distance. The circuit is constructed by two blocks. The main block is the second block that calculates the Euclidean distance in current mode. But our inputs are voltages. That's why a tranconductance element is used as a first block to convert voltage inputs to current. The circuit is implemented by MOS transistors. Level 3 YİTAL process parameters are used in the simulation of the circuit. The simulation is performed by T-Spice, a simulation program. Layout of the circuit is designed by L-Edit, a layout program, and than the simulation process is performed again for the SPICE file of the layout. The results of both simulations are found to be in agreement IV
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağlarında öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of learning algorithms in neural networks
SEVİNÇ BAKLAVACI
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. LEYLA GÖREN
- Theoretical prediction of parameter quantization effects in gaussian potential function neural networks
Gauss potansiyel işlevli yapay sinir ağlarında parametre kuantalama etkilerinin teorik olarak tahmini
ERKAN KARAKUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNHAN DÜNDAR
- Hücresel yapay sinir ağları ve görüntü işleme uygulamaları
Cellular neural networks and image processing applications
ATİLLA ÖZMEN
Doktora
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Yüksek dereceden yapay sinir ağları ile değişmez örüntü tanıma
Invariant pattern renognition with higher order neural networks
EZGİ YALIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. NESLİHAN SERAP ŞENGÖR
- Yalıtkan maddelerde elektriksel delinme dayanımının yapay sinir ağları ile belirlenmesi
Determination of electrical breakdown strength of solid insulating materials with artificial neural networks
MELİKE OĞUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. ÖZCAN KALENDERLİ