Metodologias para desenvolvimento de Mapas Auto-organizáveis de Kohonen executados em FPGA

Data
2018
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Editor
Universidade de São Paulo (USP)

Resumo

Dentro do cenário de projeto de circuitos elétricos orientados para o processamento de redes neurais artificiais, este trabalho se concentra no estudo da implementação de Mapas Auto-organizáveis (SOM, do inglês, Self-Organizing Maps) em chips FPGA. A pesquisa aqui realizada busca, fundamentalmente, responder à seguinte pergunta: como devem ser projetadas as arquiteturas computacionais de cada etapa de processamento do SOM para serem adequadamente executadas em FPGA? De forma mais detalhada, o trabalho investiga as possibilidades que diferentes circuitos de computação do SOM oferecem em relação à velocidade de processamento, ao consumo de recursos do FPGA e à consistência com o formalismo teórico que fundamenta esse modelo de rede neural. Tal objetivo de pesquisa é motivado por possibilitar o desenvolvimento de sistemas de processamento neural que exibam as características positivas típicas de implementações diretas em hardware, como o processamento embarcado e a aceleração computacional


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Palavras-chave
Circuitos FPGA, Processamento de imagens, Reconhecimento de padrões, Redes neurais
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