Trabalho de Conclusão de Curso

Documento

Autoria

Pião, Silvano Sotelo

Unidade da USP

Data de Apresentação

Orientador

Codá, Luiza Maria Romeiro

Banca

Silva, Ivan Nunes da
Spatti, Danilo Hernane

Título em Português

Implementação de rede neural artificial em FPGA utilizando VHDL.

Palavras-chave em Português

Redes neurais artificiais
Field programmable logic devices,
VHSIC hardware description language
Dispositivos lógicos
Perceptron
Cyclone IV
Circuitos FPGA
Redes neurais
VHDL

Resumo em Português

Embora o estudo de redes neurais tenha se iniciado há quase sete décadas, esta área ainda apresenta uma imensa capacidade de evolução. A maioria das redes neurais existentes atualmente opera em máquinas seqüenciais, devido principalmente, ao menor custo quando comparadas às alternativas. No entanto, tais máquinas são incapazes de reproduzir uma característica inerente a redes neurais biológicas: a execução de operações de adição e multiplicação em paralelo. Com as evoluções observadas na última década em FPGAs (Field Programmable Logic Devices), tanto na redução dos preços, quanto no aumento da capacidade, estes constituem uma excelente alternativa à implementação de redes neurais com execução de múltiplas tarefas em paralelo ao nível de hardware. Os FPGAs atuais possuem densidade de elementos lógicos suficientes para implementar grandes redes neurais. A utilização de VHSIC Hardware Description Language proporciona a possibilidade de intercambiabilidade entre dispositivos e facilita a alteração de características do circuito. Com o objetivo de estudar esta alternativa, este trabalho apresenta a síntese de uma rede Perceptron de duas entradas em um FPGA Cyclone IV EP4CE115F29C7N, da Altera, e o estudo de variações da rede sintetizada e suas implicações no consumo de elementos lógicos do dispositivo.

Palavras-chave em Inglês

Artificial neural networks
Field programmable logic devices
VHSIC hardware description language
Logic devices
Perceptron
Cyclone IV

Resumo em Inglês

Although the study of neural networks has begun almost seven decades ago, this area still has an immense capacity for evolution. Most existing neural networks currently operate in sequential machines, mainly, due to lower cost compared to alternatives. However, such machines are unable to reproduce a feature of biological neural networks: the execution of addition and multiplication operations in parallel. With the developments observed in the last decade in FPGAs (Field Programmable Logic Devices), both in reducing prices, as the increased capacity, these are a great alternative to the implementation of neural networks with multiple tasks running in parallel in hardware level. The current FPGAs have sufficient density of logic elements for implementing large neural networks. The use of VHSIC Hardware Description Language provides the possibility of interchangeability of devices and makes easier changing characteristics of the circuit. With the aim of studying this alternative, this work presents the synthesis of a Perceptron network with two inputs on a Cyclone IV FPGA EP4CE115F29C7N, by Altera, and the study of variations of the network synthesized and its implications in the consumption of logic elements of the device.

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Data de Publicação

2013-04-18

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