Implementacoes sistolicas de redes neurais artificiais
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 1996 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | https://teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45132/tde-20210729-012720/ |
Resumo: | A simulacao de redes neurais artificiais grandes em computadores sequenciais gasta muito tempo de computacao. Por isto, grandes esforcos tem sido dedicados a implementacao paralela de redes neurais. A implementacao sistolica e uma boa solucao para a implementacao paralela de redes neurais, pois pode superar problemas de comunicacao, gerados pelos neuronios altamente interconectados. Neste trabalho sao descritos tres algoritmos sistolicos para a implementacao de rede neurais: algoritmo de blayo/hurat (utiliza uma arquitetura em array sistolico 2d para implementar a fase de reconhecimento da rede de hopfield, atraves de um array com 'N POT.2' celulas para uma rede com n neuronios), algoritmo de chung et al. (Propoe um projeto sistolico para a implementacao da rede backpropagation com treinamento supervisionado em grupo, utilizando um array sistolico 2d para cada matriz de pesos), algoritmo de kung/hwang (utiliza como arquitetura um array sistolico em anel programavel, baseia-se no modelo generico que representa as operacoes para a maioria das redes neurais). Estes algoritmos foram analisados em relacao ao tempo e ao numero de processadores necessarios para se executar interacoes das redes de hopfield e backpropagation. O algoritmo sistolico de kung/hwang foi implementado utilizando a maquina paralela parsytec powerxplorer |
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