تقليل مستوى الخطأ لبناء الشبكة العصبية

المؤلفون

  • Dhafer r. Zaghar قـسم هـندسة الحـاسبـات و البرامجيات / كــلية الهــندسـة الجامـعة المستنصرية

الملخص

ان عملية بناء الشبكات العصبية الذكية (ANNs) باستخدام المكونات المادية يكسبها سرعة عالية مقارنه بالبرامجيات التي تنفذ على معالج احادي مايكروي و ذلك بسبب كون البناء باستخدام المكونات المادية يعتمد على المعالجة المتوازية. ان واحدة من احدث طرق البناء المادي المستخدمه هي مصفوفة البوابات الواسعة القابلة للبرمجة (FPGA) و التي تتميز بالمرونة و السرعة العالية. ان من محددات البناء باستخدام المكونات المادية هي كون ناقل البيانات محدد بسعة معينة ثابته و هذا التقييد يسبب اضافة نسبة خطاء الى النتائج النهائية. سيقوم هذا البحث باشتقاق المعادلات التي تمثل نسبة الخطاء الاضافي و تقترح طريقة مناسبه لتقليل هذا الخطاء و بزيادة كلفة قليلة للحصول على نسبة خطاء قليلة مع كلفة غير عالية.

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

[1] Christodoulou, C., S. Michaelides, C. Pattichis, and K. Kyriakou, “Classification of Satellite Clouds Imagery Based on Multi-feature Texture Analysis and Neural Networks,” IEEE International Conference on Image Processing, V.1. 2001, p 497-500.
[2] Soren, K. R., “Hidden Neural Networks: Application to Speech Recognition,” Neural Computation V.11 1999, p. 54.
[3] Jayaraman, R., “Physical design for FPGAs,” Proceedings of the 2001International Symposium on Physical Design, Sonoma, CA, p 214-221.
[4] Dimond, K., and K. Pang, “Mapping VHDL descriptions of digital systems to FPGAs,” IEE Colloquium Digest: Computing and Control Division Colloquium on Software Support and Cad Techniques for FPGAS (Field Programmable Gate Arrays), n 094, p 9/1-9/3, 1994.
[5] Contreras, G, and Nava, P, “Design, Implementation and Testing of an FPGA-based Neuro-Coprocessor”, Dept. of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas at El Paso 500 W, 2002.
[6] Advance Product Specification, “Virtex-E 1.8 V Field Programmable Gate Arrays”, DS022 (v1.0) December 7, 1999.
[7] Hikawa, H. “Implementation of Simplified Multilayer Neural Network with On-chip Learning,” Proc.of the IEEE International Conference on Neural Networks (Part 4), Vol. 4, 1999, pp 1633-1637.
[8] Schelin, C.W., “Calculator Function Approximation”, Am. Math. Monthly, vol.90, 1983.
[9] Max van Daalen, Peter Jevons, and John Shawe Taylor. A stochastic neural architecture that exploits dynamically recon_gurable FPGAs. Proceedings IEEE Workshop on FPGAs for Custom Computing Machines, pages 202{211, April 1993.
[10] Oudjida, A.K., “High Speed and Very Compact Two’s Complement Serial/Parallel Multipliers Using Xilinx’s FPGA ”, CDTA/Microelectronics laboratory 128 Chemin Mohamed Gacem El-Madania 16075, Algiers,Algeria,1996.

التنزيلات

منشور

06/01/2007

كيفية الاقتباس

[1]
D. r. Zaghar, "تقليل مستوى الخطأ لبناء الشبكة العصبية", alkej, م 3, عدد 2, ص 1–7, 2007, تاريخ الوصول: 10 ديسمبر، 2025. [مباشر على الإنترنت]. موجود في: https://alkej.uobaghdad.edu.iq/index.php/alkej/article/view/623