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DC FieldValueLanguage
dc.rights.licenseAtribución No Comercial Sin Derivadases
dc.contributorENRIQUE GUZMAN RAMIREZ;265656es
dc.contributor.advisorGuzmán Ramírez, Enrique-
dc.contributor.authorGarcía Juárez, Magdiel Pascual-
dc.creatorMAGDIEL PASCUAL GARCIA JUAREZ;380218es
dc.date.accessioned2019-05-30T17:07:25Z-
dc.date.available2019-05-30T17:07:25Z-
dc.date.issued2015-01-
dc.identifier.citationGarcía, 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.urihttp://repositorio.utm.mx:8080/jspui/handle/123456789/66-
dc.description.abstractEl 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.isospaen
dc.publisherUniversidad Tecnológica de la Mixtecaes
dc.relation.ispartofREPOSITORIO NACIONAL CONACYTes
dc.rightsopenAccessen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0en
dc.subjectredes neuronales artificiales, diseño, estructura, sistema rnaes
dc.subject.other7 INGENIERIA Y TECNOLOGIAes
dc.titleImplementación de redes neuronales sobre lógica reconfigurablees
dc.typeTesis de Maestríaes
dc.creator.studiesPMaestría en Electrónica, opción: Sistemas Inteligentes Aplicadoses
dc.type.statuspublishedVersionen
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