Rezumat teza Alin Tisan - Facultatea de Electronica ...

Rezumat pag. 7
‐ Blocul generator eta_beta: blocul ce determină funcţiei de scalare a ponderilor ,( ) () h t şi calculează
mărimea vecinătăţii β () t .
7.2.1 Modelul hardware al neuronului
Arhitectura neuronului din componenţa unei reţele neuronale cu autoorganizare este proiectată astfel încât
acesta să răspundă cerinţelor de calcul a algoritmilor de implementat atât în etapa de propagare cât şi în cea
de învăţare.
Neuronul adoptat este format din următoarele blocuri de calcul: o unitate MAC, un multiplicator, un
sumator, 2 multiplexoare şi un bloc de memorie RAM pentru memorarea ponderilor.
Unitatea MAC din componenţa neuronul poate fi implementată prin intermediul a unui bloc multiplicator
si a unui acumulator, figura 7.2,
Figura 7.2. Arhitectura hardware a neuronului Figura 7.3. Arhitectura hardware a neuronului cu
unităţi DSP
sau cu ajutorul unui bloc de calcul dedicat XtremeDSP. De asemenea tandemul bloc multiplicator – bloc
sumator poate fi implementat printr-un bloc XtremeDSP, figura 7.3.
Tipul arhitecturii neuronului implementat va depinde de resursele hardware disponibile şi de numărul
neuronilor de implementat.
Pentru determinarea consumului de resurse ale celor trei tipuri de arhitecturi neuronale (blocuri
XtremeDSP, blocuri multiplicatoare dedicate - blocuri acumulator şi blocuri de calcul distribuite) am
implementat hardware fiecare tip arhitectural.
Configurarea mărimii memoriei RAM utilizată la memorarea ponderilor, iniţializarea ponderilor şi
setarea numărului de biţi pe care datele sunt reprezentate este realizată prin intermediul ferestrelor popup de
parametrizare a componentelor
7.2.2 Stratul neuronal
Deoarece reţeaua neuronală adoptată are paralelism de neuron, toţi neuronii dintr-un strat vor trebui sa fie
activi in acelaşi timp. Astfel încât pentru implementarea hardware a unui strat neuronal se impune adoptarea
unei arhitecturi în care fiecare neuron sa fie comandat de aceleaşi semnale de comanda.
Figura 7.4. Reprezentarea stratului neuronal cu paralelismul de neuron
Semnalele de control necesare sunt: semnalul de resetare al acumulatorului (rst_acc), semnalul de activare a
ji X