بناء مستوى واطئ الكلّفة لخوارزمية الانتشار العكسي
الملخص
من أولى التطبيقات الناجحة التي تم نشرُها للشبكات العصبية الاصطناعية (ANNs) كانت قليلة وقبل أكثر من عقد. لذلك حان الوقت لمراجعة التقدّم الذي تم في مجال هذا النوع من البحوث. يمتاز هذا الملخص بتوفير الفكرة الأساسية حول تطبيق أصناف الأنواع المتوفرة للبوابات المرتبة بصيغة صفوف قابلة للبرمجة (FPGAs) لبناء الشبكات العصبية الاصطناعية. تقنيات مختلفة التطبيق وأفكار للتصميم سيتم مناقشتها لاحقاً, مثلاً الحصول على الدالة الفاعلة والمناسبة وتقنية التقليم العددية. كذلك, العمل على تحسين خوارزمية التعلم للتقليل من كلفة بناء الخلية العصبية وبالتالي تقليل الكلفة الكلية وتحسين أداء الشبكة العصبية. وأخيراً, بناء دائرة متكاملة لها السرعة العالية لتميز أشكال الأرقام الإنكليزية من خلال شبكة عصبية اصطناعية لها أربعة طبقات من خلال (70 ) عقدة (خلية عصبية) على رقاقة واحدة باستخدام تقنية Xilinx FPGA.
التنزيلات
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
حقوق الطبع والنشر: يحتفظ مؤلفو الوصول المفتوح بحقوق الطبع والنشر لاعمالهم، ويتم توزيع جميع مقالات الوصول المفتوح بموجب شروط ترخيص Creative Commons Attribution License، والتي تسمح بالاستخدام غير المقيد والتوزيع والاستنساخ في أي وسيط، بشرط ذكر العمل الأصلي بشكل صحيح. إن استخدام الأسماء الوصفیة العامة، والأسماء التجاریة، والعلامات التجاریة، وما إلی ذلك في ھذا المنشور، حتی وإن لم یتم تحدیدھ بشکل محدد، لا یعني أن ھذه الأسماء غیر محمیة بموجب القوانین واللوائح ذات الصلة. في حين يعتقد أن المشورة والمعلومات في هذه المجلة صحيحة ودقيقة في تاريخ صحتها، لا يمكن للمؤلفين والمحررين ولا الناشر قبول أي مسؤولية قانونية عن أي أخطاء أو سهو قد يتم. لا يقدم الناشر أي ضمان، صريح أو ضمني، فيما يتعلق بالمواد الواردة في هذه الوثيقة.
