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http://repositorio.utm.mx:8080/jspui/handle/123456789/66
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.rights.license | Atribución No Comercial Sin Derivadas | es |
dc.contributor | ENRIQUE GUZMAN RAMIREZ;265656 | es |
dc.contributor.advisor | Guzmán Ramírez, Enrique | - |
dc.contributor.author | García Juárez, Magdiel Pascual | - |
dc.creator | MAGDIEL PASCUAL GARCIA JUAREZ;380218 | es |
dc.date.accessioned | 2019-05-30T17:07:25Z | - |
dc.date.available | 2019-05-30T17:07:25Z | - |
dc.date.issued | 2015-01 | - |
dc.identifier.citation | García, M. (2015). Implementación de redes neuronales sobre lógica reconfigurable (Tesis para obtener el grado de Maestro en Electrónica). Universidad Tecnológica de la Mixteca, Huajuapan de León, Oaxaca. | es |
dc.identifier.uri | http://repositorio.utm.mx:8080/jspui/handle/123456789/66 | - |
dc.description.abstract | El presente trabajo de tesis versa sobre el diseño e implementación de un sistema enfocado al modelado e implementación de una Red Neuronal Artificial (RNA) tipo perceptrón multicapa (MLP, Multi-layer Perceptron) sobre un FPGA (Field Programmable Gate Array). Además, el sistema permite monitorear el desempeño de la red cuando se adapta a una aplicación específica. El sistema, denominado un Sistema para el modelado de RNA-MLP sobre lógica reconfigurable, tiene como elemento central de procesamiento a un FPGA Spartan-3E 500 manufacturado por la compañía Xilinx. El sistema cuenta con una interfaz gráfica de usuario, la cual implementa el algoritmo de entrenamiento “backpropagation” y envía los pesos sinápticos, resultantes de este procedimiento, a la RNA modelada en el FPGA para su adaptación a una aplicación específica. Además, esta interfaz permite al usuario enviar patrones de prueba a dicha red. El complemento de este sistema es un conjunto de módulos que describen los diferentes elementos, mediante el lenguaje VHDL (Very High Speed Hardware Description Language), que componen a un sistema neuronal, y que pueden ser instanciados para crear la estructura de una RNA. Se realizó el modelado del cálculo del producto punto utilizando una arquitectura convencional y una arquitectura basada en Aritmética Distribuida. Respecto al cálculo de la función de activación, ésta fue modelada usando las técnicas Ley A (Efficient implementation of piecewise linear activation function for digital VLSI neuronal networks), Alippi (Simple Approximation of Sigmoidal Functions: Realistic Design of Digital Neural Networks Capable of Learning), PLAN (Piecewise linear approximation applied to nonlinear function of a neural network) y CRI (Centred Recursive Interpolation). Finalmente, se muestra el desempeño del sistema al modelar RNA para resolver los problemas de la XOR y de la planta Iris, exponiendo un análisis de resultados tomando en cuenta los parámetros de: Porcentaje de reconocimiento, Tiempos de operación, Recursos consumidos. | es |
dc.language.iso | spa | en |
dc.publisher | Universidad Tecnológica de la Mixteca | es |
dc.relation.ispartof | REPOSITORIO NACIONAL CONACYT | es |
dc.rights | openAccess | en |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | en |
dc.subject | redes neuronales artificiales, diseño, estructura, sistema rna | es |
dc.subject.other | 7 INGENIERIA Y TECNOLOGIA | es |
dc.title | Implementación de redes neuronales sobre lógica reconfigurable | es |
dc.type | Tesis de Maestría | es |
dc.creator.studiesP | Maestría en Electrónica, opción: Sistemas Inteligentes Aplicados | es |
dc.type.status | publishedVersion | en |
Aparece en las colecciones: | Maestría |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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