Development of conic section function neural networks in software and analogue hardware
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 400512
- Danışmanlar: DR. JOHN S. MARSLAND
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Matematik, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mathematics, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1997
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Unıversıty Of Lıverpool
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
.
Özet (Çeviri)
The ability of the biological brain to perform very complex tasks has inspired scientists to study the field of neurai computation and to try to implement artificial neural systems. in recent years, many neural algorithms and several neural hardware systems have been proposed. This thesis is concerned with the use of conic section functions which contains RBF (Radial Basİs Functİon) and MLP (Multilayer Perceptron) networks. The work is concentrated in two areas: The implementation of learning algorithms for the Conic Section Functİon Neural (CSFN) netvvork and the implementation of the CSFN in analogue hardware. A new training algorithm composed of a propagation rule which contains MLP and RBF parts to improve the performance of back propagation is proposed. The network using this propagation rule is known as a Conic Section Functİon Network. This network converts the öpen decision boundaries in an MLP to closed ones in an RBF. A training algorithm has been implemented in MATLAB. The performance of the proposed algorithm is compared with existing MLP and RBF algorithms. An analogue VLSI hardware design for a Conic Section Functİon Neural netvvork vvhich allows the use of RBF and MLP propagation rules on a single chip, depending on the data distribution of a given application, is proposed. CSFN contains hyperplane and hypersphere decision regions for MLP and RBF, respectively. A novel synapse and neuron circuİt for a CSFN has been designed in analogue hardware to compute both the dot product (vveighted sum) for MLP and the Euclidean distance between input vectors and centres for RBF. These two propagation rules are then aggregated to form a conic section function netvvork. The designed circuits vvere simulated using cdsSpice simulator in Cadence design package for different number of synapses and neurons. Two chips, a synaptic circuit for a CSFN and a Conic Section Functİon Neural netvvork, have been designed using Cadence design package vvith Mietec 2.4um technology. These chips have been fabricated and tested.
Benzer Tezler
- Genel amaçlı bir yapay sinir ağının karma bir donanımla gerçeklenmesi
Mixed mode hardware design of a general purposed artificial neural network
BURCU ERKMEN
Doktora
Türkçe
2007
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. TÜLAY YILDIRIM
- Yapay sinir ağı ve bulanık mantık hibrid yapı ve algoritmalarının geliştirilmesi
Development of artificial neural network-fuzzy logic hybrid structures and algorithms
CANAN ŞENOL
Doktora
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
- Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi
Başlık çevirisi yok
MERİH BAYRAM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Makro besin elementlerinin (NPK) İzmir'de Mayıs ayında açığa dikilen 4-6 cm çevre büyüklüğündeki Gladiolus cinsine ait“hunting song”ve“Novalüx”kültür çeşitlerinin yumrularının gelişmeleri üzerine etkileri
Başlık çevirisi yok
TAHA ALİ AMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
ZiraatEge ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADNAN HATİPOĞLU