فرمت فایل: ورد- Word  

مرجع فایل - قابل ویرایش ) 

تعداد صفحه : 30
پياده سازي VLSI يك شبكه عصبي آنالوگ مناسب براي الگوريتم هاي ژنتيك خلاصه مفيد بودن شبكه عصبي آنالوگ مصنوعي بصورت خيلي نزديكي با ميزان قابليت آموزش پذيري آن محدود مي شود . اين مقاله يك معماري شبكه عصبي آنالوگ جديد را معرفي مي كند كه وزنهاي بكار برده شده در آن توسط الگوريتم ژنتيك تعيين مي شوند . اولين پياده سازي VLSI ارائه شده در اين مقاله روي سيليكوني با مساحت كمتر از 1mm كه شامل 4046 سيناپس و 200 گيگا اتصال در ثانيه است اجرا شده است . از آنجائيكه آموزش مي تواند در سرعت كامل شبكه انجام شود بنابراين چندين صد حالت منفرد در هر ثانيه مي تواند توسط الگوريتم ژنتيك تست شود . اين باعث مي شود تا پياده سازي مسائل بسيار پيچيده كه نياز به شبكه هاي چند لايه بزرگ دارند عملي بنظر برسد . 1- مقدمه شبكه هاي عصبي مصنوعي به صورت عمومي بعنوان يك راه حل خوب براي مسائلي از قبيل تطبيق الگو مورد پذيرش قرار گرفته اند . عليرغم مناسب بودن آنها براي پياده سازي موازي ، از آنها در سطح وسيعي بعنوان شبيه سازهاي عددي در سيستمهاي معمولي استفاده مي شود . يك دليل براي اين مسئله مشكلات موجود در تعيين وزنها براي سيناپسها در يك شبكه بر پايه مدارات آنالوگ است . موفقترين الگوريتم آموزش ، الگوريتم Back-Propagation است . اين الگوريتم بر پايه يك سيستم متقابل است كه مقادير صحيح را از خطاي خروجي شبكه محاسبه مي كند . يك شرط لازم براي اين الگوريتم دانستن مشتق اول تابع تبديل نرون است . در حاليكه اجراي اين مسئله براي ساختارهاي ديجيتال از قبيل ميكروپروسسورهاي معمولي و سخت افزارهاي خاص آسان است ، در ساختار آنالوگ با مشكل روبرو مي شويم . دليل اين مشكل ، تغييرات قطعه و توابع تبديل نرونها و در نتيجه تغيير مشتقات اول آنها از نروني به نرون ديگر و از تراشه اي به تراشه ديگر است و چه چيزي مي تواند بدتر از اين باشد كه آنها

قسمتی از محتوی متن پروژه میباشد که به صورت نمونه ، بعد از پرداخت آنلاین در فروشگاه فایل آنی فایل را دانلود نمایید .

  

 « پرداخت آنلاین و دانلود در قسمت پایین »