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: 178
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
- Embedded vision system designed on a heterogeneous computing platform and applied to semen analysis
Heterojen hesaplama platformu üzerinde tasarlanan gömülü görüntü sistemi ve semen analizi uygulanması
OSMAN LEVENT ŞAVKAY
Doktora
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Ultra yüksek hızlı ve düşük enerjili yapay sinir hücre devresinin tasarımı ve gerçeklenmesi
Design and implementation of an ultra high speed and low energy artificial neuron
MUSTAFA ALTAY KARAMÜFTÜOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ BOZBEY
- Doğadan esinlenen koku ve ikili görüye dayalı gerçek zamanlı bir gömülü sistem tasarımı
A bio-inspired real time embedded system design based on olfaction and stereo vision
SELMAN ERGÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- Analysis of hyperspectral images with deep learning methods
Derin öğrenme yöntemleriyle hiperspektral görüntülerin analizi
EKREM TARIK KARAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZÜMRAY ÖLMEZ
- Yapay sinir ağı kullanarak yapısal optimizasyon problemlerindeki çözüm süreçlerinin kısaltılması
Reducing the solution processes in structural optimization problems using neural networks
TEVFİK OĞUZ ÖRMECİOĞLU
Doktora
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriAkdeniz Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM AYDOĞDU
PROF. DR. NİYAZİ UĞUR KOÇKAL