Diseño de una arquitectura para una red neuronal artificial perceptron multicapa sobre una FPGA aplicada al reconocimiento de caracteres / Manuel Alejandro Monge Osorio

Descripción del Articulo

El presente trabajo realizó el diseño genérico y modular de una red neuronal artificial perceptron multicapa MLP orientada al reconocimiento de dígitos manuscritos en un FPGA mediante el lenguaje de descripción de hardware VHDL. El entrenamiento de esta red se realizó externo al chip, en software, m...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Monge Osorio, Manuel Alejandro
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2008
Institución:Pontificia Universidad Católica del Perú
Repositorio:PUCP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/163651
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12404/231
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Arquitectura de computadoras
Redes neuronales (Computación)
Sistema de reconocimiento de patrones
VHDL (Lenguaje de descripción de hardware)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
Descripción
Sumario:El presente trabajo realizó el diseño genérico y modular de una red neuronal artificial perceptron multicapa MLP orientada al reconocimiento de dígitos manuscritos en un FPGA mediante el lenguaje de descripción de hardware VHDL. El entrenamiento de esta red se realizó externo al chip, en software, mediante la herramienta de Redes Neuronales del Matlab 7.1 y utilizando como imágenes de entrenamiento la base de datos modificada del NIST (MNIST database). Con esto, se logra que el FPGA se dedique solamente a la tarea de reconocimiento, mas no al aprendizaje de la red. Si se quisiera que se cumpla con otra aplicación, bastará con su reentrenamiento en software para obtener los parámetros necesarios e introducirlos en su descripción y configuración.
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