تحقیق پیاده سازی VLSI یك شبكه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیك

پیاده سازی VLSI یك شبكه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیك; تحقیق برق;دانلود تحقیق ;كار تحقیقی برق;پیاده سازی VLSI;پروژه پیاده ساز;پروژه;پیادهسازی;VLSI;یك;شبكه;عصبی;آنالوگ;مناسب;برای;الگوریتم های;ژنتیك

1- مقدمه

شبكه های عصبی مصنوعی به صورت عمومی بعنوان یك راه حل خوب برای مسائلی از قبیل تطبیق الگو مورد پذیرش قرار گرفته اند .

علیرغم مناسب بودن آنها برای پیاده سازی موازی ، از آنها در سطح وسیعی بعنوان شبیه سازهای عددی در سیستمهای معمولی استفاده می شود .

یك دلیل برای این مسئله مشكلات موجود در تعیین وزنها برای سیناپسها در یك شبكه بر پایه مدارات آنالوگ است .

موفقترین الگوریتم آموزش ، الگوریتم Back-Propagation است .

این الگوریتم بر پایه یك سیستم متقابل است كه مقادیر صحیح را از خطای خروجی شبكه محاسبه می كند .

یك شرط لازم برای این الگوریتم دانستن مشتق اول تابع تبدیل نرون است .

در حالیكه اجرای این مسئله برای ساختارهای دیجیتال از قبیل میكروپروسسورهای معمولی و سخت افزارهای خاص آسان است ، در ساختار آنالوگ با مشكل روبرو می شویم .

دلیل این مشكل ، تغییرات قطعه و توابع تبدیل نرونها و در نتیجه تغییر مشتقات اول آنها از نرونی به نرون دیگر و از تراشه ای به تراشه دیگر است و چه چیزی می تواند بدتر از این باشد كه آنها با دما نیز تغییر كنند .

ساختن مدارات آنالوگی كه بتوانند همه این اثرات را جبران سازی كنند امكان پذیر است ولی این مدارات در مقایسه با مدارهایی كه جبران سازی نشده اند دارای حجم بزرگتر و سرعت كمتر هستند .

برای كسب موفقیت تحت فشار رقابت شدید از سوی دنیای دیجیتال ، شبكه های عصبی آنالوگ نباید سعی كنند كه مفاهیم دیجیتال را به دنیای آنالوگ انتقال دهند .

در عوض آنها باید تا حد امكان به فیزیك قطعات متكی باشند تا امكان استخراج یك موازی سازی گسترده در تكنولوژی VLSI مدرن بدست آید .

شبكه های عصبی برای چنین پیاده سازیهای آنالوگ بسیار مناسب هستند زیرا جبران سازی نوسانات غیر قابل اجتناب قطعه می تواند در وزنها لحاظ شود .

لینک دانلود و توضیحات فایل”تحقیق پیاده سازی VLSI یك شبكه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیك”