E4. Hanbay, D., İ. Türkoğlu ve Y. Demir - Fırat Üniversitesi
E4. Hanbay, D., İ. Türkoğlu ve Y. Demir - Fırat Üniversitesi
E4. Hanbay, D., İ. Türkoğlu ve Y. Demir - Fırat Üniversitesi
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
dünyadan gelen bilgilerin genellikle analog bilgiler olması <strong>ve</strong> onların sayısal bilgilere<br />
dönüştürülmesi için dönüştürücülere ihtiyaç duyulması dezavantajlara örnek olarak <strong>ve</strong>rilebilir.<br />
Analog sistemlerin özellikle hızları onları cazip hale getirmektedir. Fakat çarpma <strong>ve</strong> toplama<br />
işlemlerinde duyarlılıkları Sayısal sistemler kadar iyi değildir. Sıcaklık <strong>ve</strong> ısı şartlarına, imalat<br />
sırasında kullanılan toleranslara bağlı olarak çok küçük sinyalleri sınırlamaktadır. Diğer bir<br />
problem ise, ağırlık değerlerinin uzun süreli saklanmasının zorluğudur. Analog yapay sinir ağı<br />
donanımları, doğrusal <strong>ve</strong> doğrusal olmayan aygıtlardan oluşan elektronik devrelerdir.<br />
Transistörler, dirençler <strong>ve</strong> kondansatörler bu aygıtlarda kullanılmaktadır. Analog yapay sinir<br />
ağları donanımları incelendiğinde şu yararlarının olduğu görülebilmektedir. Basit bir<br />
transistör yapay sinir ağlarının temel fonksiyonlarından birisi olan çarpma işlemini kolayca<br />
gerçekleştirebilir. Aynı işi sayısal olarak yapmak için birçok transistöre ihtiyaç vardır. Yapay<br />
sinir ağlarının diğer bir özelliği ise toplamadır. Basit bir kablo ile birçok Çarpandan gelen<br />
akımları toplayabilir. Bunu sayısal olarak yapmak için birçok transistöre ihtiyaç vardır.<br />
Kapasitörleri doldurmak için herhangi bir güç israfı yapılmamaktadır. Yapay sinir ağı yongası<br />
ağırlık matrisinin saklanmasını gerektirir. Eğer yonga uyartımlı bir algoritmayı çalıştıracak ise<br />
o zaman ağırlık değerlerinin elektriksel olarak değişken olmaları gerekir. Analog ağlar ağırlık<br />
matrisini saklamak <strong>ve</strong> dinamik olarak kullanmak bakımından herhangi bir güçlük<br />
göstermezler. Bu sistemler hem sabit hem de değişken değerleri saklayabilirler. Analog<br />
sistemler hazır sistemler kullanarak tasarlamak kolaydır[4]. Analog sensörlerin çoğu analog<br />
çıktılar üretirler. O nedenle analogtan sayısala dönüştürücülerin kullanılmasına gerek yoktur.<br />
Analog yapay sinir ağları üzerinde yapılan araştırmalar şu dezavantajların olduğunu<br />
göstermektedir. Analog yapay sinir ağları ısıya karşı duyarlıdır. Isı değişiklikleri yonga<br />
fonksiyonlarını etkileyebilir. Gürültü analog sistemlerin diğer bir problemidir. Yapay sinir<br />
ağları girdi voltajlarına duyarlı olduklarından bu voltajdaki en küçük bir değişiklik <strong>ve</strong><br />
<strong>ve</strong>rilerdeki çok küçük bir gürültü yonga davranışlarını etkiler. Paralel analog yapay sinir<br />
ağlarını test etmek kolay değildir. Direnç <strong>ve</strong> kapasitörleri geliştirmek kolay değildir. 256 x<br />
256 girdi <strong>ve</strong> çıktısı olan bir ağ için 512 Uç (pin) gerektirmektedir. Bu ise oldukça pahalıdır.<br />
Önceden belirlenmiş ağırlık matrisleri ile seri üretim yapmak çok zordur. Farklı yapılarda<br />
donanım tasarlamalarına karşın genel olarak kullanılabilecek bir sınıflandırma yapısı Şekil<br />
2’de <strong>ve</strong>rilmiştir[12].<br />
B<strong>İ</strong>L<strong>İ</strong>MDE MODERN YÖNTEMLER SEMPOZYUMU - BMYS'2005<br />
16 - 18 Kasım 2005<br />
Grand Yükseliş, KOCAEL<strong>İ</strong><br />
Karma tasarımlar hem Sayısal hem de analog sistemlerin birleştirilmesi ile elde edilen<br />
donanımlardır. Bu sistemlerin amacı her iki yaklaşımında avantajlarını bir araya<br />
906
Change language