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
- Tez No: 541577
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ BOZBEY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Etkili hesaplama işlemlerinde kullanılmak amacıyla insan beyin fonksiyonlarının ve genel prensiplerinin yapay nöronlar aracılığıyla nasıl taklit edileceğinin anlaşılması, mevcut bilim topluluğunu etkilemiştir. İşlevsellik, sinir hücreleri veya nöronlar olarak bilinen beyin hücrelerinin kendiliğinden birleşmesinden gelmektedir. İnsan beyin hücresinin moleküler düzeyde modellenmesi, biyolojik karmaşıklığı nedeniyle pratik değildir. Matematiksel yaklaşımlar ve teknolojik gelişmeler, yapay nöron modellerinin donanım ve yazılım uygulamasını kolaylaştırmaktadır. Sayısal yazılım araçları, yapay sinir ağlarında (YSA) biyolojik sinir ağı davranışını benimsemek için yapay sinirleri birbirine bağlamaktadır. YSA yazılım araçları, YSA'ların öğrenme becerileri, hesaplama gücü ve paralel işlem yoluyla yüksek hesaplama hızının olması nedeniyle sinir ağı uygulamalarının kullanımında geniş çapta kabul görmektedir. Ayrıca, YSA modelleri geleneksel hesaplama cihazlarından daha basittir. Yüksek performanslı sayısal işlem devrelerinde, bir nöron hücresi karmaşık problemlerin çözülebilme imkanlarını geliştirmektedir. Bu nedenle, temel bir nöron modeli, çip üzerinde bir YSA veya hibrit dijital devre oluşturma kapasitesine sahiptir. Bu çalışmada, biyolojik beyin hücresini taklit etmek için, çip üzerinde YSA oluşturma ve sızıntılı Topla ve Ateşle Nöron (Integrate and Fire Neuron, IFN) modelini sağlama potansiyeli olan bir Josephson Eklemi (Josephson Junction, JJ) tabanlı Yapay Nöron (Josephson Junction based Artificial Neuron, JJ-AN) devresi sunulmaktadır. Tasarlanan yapay nöron devresi, üç ana yapıdan oluşur: bir direnç tarafından kesintiye uğratılmış İki Eklemli Süperiletken Kuantum Girişim Aygıtı (Superconducting Quantum Interference Device, SQUID) yapısı (eşik döngüsü), seri direnç ve indüktans yapısı (sönümlenme döngüsü) ve eşik döngü ile sönümlenme döngü indüktansları arasındaki karşılıklı indüklenme. Sunulan model, sadece bir giriş ve bir çıkış portuna sahiptir ve bu yapı, devreyi nispeten basit olarak tanımlamaktadır. Bununla birlikte, nöron devresi, diğer nöron devreleriyle birlikte kullanılmasının yanı sıra Tek Akı Kuantum (Single Flux Quantum, SFQ) dijital kütüphane devreleriyle de bir araya getirildiği için böyle bir tasarımın optimizasyonu çok önemli bir süreçtir. Nöron modelinin çalışma frekansı 120 GHz'ye kadar gözlemlenmiştir. Araştırma için bir örnek olarak, farklı eşik değerleri oluşturan iki parametre seti, minimum çalışma aralığı sırasıyla %±23 ve %±7, eniyileyici tarafından ayarlanıp oluşturulmuştur.
Özet (Çeviri)
The current scientific community captivated by understanding the general principles of human brain functions, as a further matter, on how to mimic the abilities by utilizing artificial neurons for more efficient computing. Functionality comes from self-assembly of brain cells, known as nerve cells or neurons. Modeling human brain cell at a molecular level is not practical on account of its biological complexity. Mathematical approaches and technological developments led the hardware and software implementation of artificial neuron models easier. Computational software tools connect artificial neurons to each other to create Artificial Neural Network (ANN) to adopt biological neural network behavior. ANN software tools have gained extensive acceptance for wide range use of neural network applications because of learning abilities, computational power and speed through parallel processing. Furthermore, the models of ANN are simpler than conventional computing devices. For high performance computing circuits, a neuron cell can enhance the possibilities of solving complex problems. Therefore, a basic neuron model has the capacity of building an ANN on chip or hybrid digital circuits. vii To mimic the biological brain cell, this study shows a Josephson Junction (JJ) based Artificial Neuron (JJ-AN) circuit that satisfies the capability of creating ANN on chip and leaky Integrate and Fire Neuron (IFN) model. This artificial neuron circuit is formed by three main structures: a double-junction SQUID interfered with a resistor (threshold loop), adjoined resistor and inductance structure (decaying loop), and mutual conductance between threshold loop and decaying loop inductances. The proposed model has only one input and one output ports and it makes the circuit relatively simple. Nevertheless, optimization of such a design is a crucial process as neuron circuit is not only used together with other neuron circuits but also combined all together with Single Flux Quantum (SFQ) digital library circuits. Operation frequency of neuron model is observed up to 120 GHz. As an example for the research, two parameter sets that make different threshold values are converged by the modified optimizer that shows minimum margins of ±23% and ±7% respectively.
Benzer Tezler
- Ethnic identity and political participation: The case of Circassians in Uzunyayla
Etnik kimlik ve siyasi katılım: Uzunyayla Çerkesleri örneği
MUHAMMED YASİN BUDAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Siyasal BilimlerKoç ÜniversitesiUluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞENER AKTÜRK
YRD. DOÇ. DR. MURAT YÜKSEL
YRD. DOÇ. DR. ERDEM YÖRÜK
- Bitümlü ılık karışımların kimyasal buz çözücülere karşı direncinin incelenmesi
Examination of the resistance of warm mix asphalts against chemical de-icers
HATİCE KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İnşaat MühendisliğiBozok Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL TAŞDEMİR
- Göğüs kanseri tespiti için yüzey empedansı tabanlı mikrodalga görüntüleme yöntemi
Surface impedance based microwave imaging method for breast cancer screening
ONAN GÜREN
Doktora
Türkçe
2014
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LALE ERGENE
PROF. DR. İBRAHİM AKDUMAN
- Optimal resource allocation for delay and energy constrained wireless networks
Gecikme ve enerji kısıtlı kablosuz ağlarda optimal kaynak özgüleme
YALÇIN ŞADİ
Doktora
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SİNEM ÇÖLERİ ERGEN
- Ablation cooled material removal with bursts of ultrafast pulses
Ultra-hızlı atımlı küme modu ile soğuk ablasyonlu malzeme kaldırma
MEHMET CAN KERSE
Doktora
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH ÖMER İLDAY
PROF. DR. ERGİN ATALAR