Arquitetura de hardware compacta e eficiente para redes neurais artificiais do tipo múltiplas camadas

AUTOR(ES)
FONTE

Sba: Controle & Automação Sociedade Brasileira de Automatica

DATA DE PUBLICAÇÃO

2011-12

RESUMO

Em termos computacionais, uma rede neural artificial (RNA) pode ser implementada em software ou em hardware, ou ainda de maneira híbrida, combinando ambos os recursos. O presente trabalho propõe uma arquitetura de hardware para a computação de uma rede neural do tipo perceptron com múltiplas camadas (MLP). Soluções em hardware tendem a ser mais eficientes do que soluções em software. O projeto em questão, além de explorar fortemente o paralelismo das redes neurais, permite alterações do número de entradas, número de camadas e de neurônios por camada, de modo que diversas aplicações de RNAs possam ser executadas no hardware proposto. Visando a uma redução de tempo do processamento aritmético, um número real é aproximado por uma fração de inteiros. Dessa forma, as operações aritméticas limitam-se a operações inteiras, executadas por circuitos combinacionais. Uma simples máquina de estados é demandada para controlar somas e produtos de frações. A função de ativação usada neste projeto é a sigmóide. Essa função é aproximada mediante o uso de polinômios, cujas operações são regidas por somas e produtos. Um teorema é introduzido e provado, permitindo a fundamentação da estratégia de cálculo da função de ativação. Dessa forma, reaproveita-se o circuito aritmético da soma ponderada para também computar a sigmóide. Essa re-utilização dos recursos levou a uma redução drástica de área total de circuito. Após modelagem e simulação para validação do bom funcionamento, a arquitetura proposta foi sintetizada utilizando recursos reconfiguráveis, do tipo FPGA. Os resultados são promissores.

ASSUNTO(S)

redes neurais artificiais hardware para redes neurais sigmóide paralelismo fpga

Documentos Relacionados