Implementação de redes neurais artificiais utilizando VHDL para aplicações em reconhecimento e classificação de padrões

• Autor(a) principal: Silva, Guilherme Augusto Paschoal da
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/24374
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::ELETRONICA INDUSTRIAL, SISTEMAS E CONTROLES ELETRONICOS; Sistemas de reconhecimento de padrões; VHDL (Linguagem descritiva de hardware); Redes neurais (Computação); Arranjos de lógica programável em campo; Pattern recognition systems; VHDL (Computer hardware description language); Neural networks (Computer science); Field programmable gate arrays

O escopo deste trabalho é o desenvolvimento de RNAs em hardware, para resolver problemas de reconhecimento e classificação de padrões, utilizando a linguagem de descrição VHDL. Duas redes diferentes foram implementadas, com objetivo de abordar topologias distintas com diferentes funções de ativação. Primeiramente o projeto foi desenvolvido e treinado em software, utilizando o MATLAB®. Após o treinamento de ambas as redes e com a aquisição dos parâmetros de pesos e bias, partiu-se para a implementação em hardware, utilizando o mesmo fluxo de processamento que em software. A descrição do circuito de ambas as RNAs foram feitas utilizando o conceito totalmente paralelo. Após a implementação, realizou-se simulações e testes comparativos entre a implementação sequencial no MATLAB® e a paralela em VHDL. As duas redes descritas tiveram a mesma taxa de acerto que as em software, porém com um tempo mais rápido de execução e com pouco recurso de hardware utilizado.