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245.1.0.b: Implementation of a neuron model using FPGAS

last_modified: 2024-03-19 14:00:00

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Artículo

Implementation of a neuron model using FPGAS

Bañuelos Saucedo, M. A.; Castillo Hernández, J.; Quintana Thierry, S.; Damián Zamacona, R.; Valeriano Assem, J.; Cervantes, R. E.; Fuentes González, R.; Calva Olmos, G.; Pérez Silva, J. L.

Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM, publicado en Journal of Applied Research and Technology, y cosechado de Revistas UNAM

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Procedencia del contenido

Cita

Bañuelos Saucedo, M. A., et al. (2003). Implementation of a neuron model using FPGAS. Journal of Applied Research and Technology; Vol. 1 Núm. 03. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/45313

Descripción del recurso

Autor(es)
Bañuelos Saucedo, M. A.; Castillo Hernández, J.; Quintana Thierry, S.; Damián Zamacona, R.; Valeriano Assem, J.; Cervantes, R. E.; Fuentes González, R.; Calva Olmos, G.; Pérez Silva, J. L.
Tipo
Artículo de Investigación
Área del conocimiento
Ingenierías
Título
Implementation of a neuron model using FPGAS
Fecha
2003-10-01
Resumen
Las redes neuronales artificiales basan sus capacidades de procesamiento en una arquitectura paralela, lo cual las hace útiles para resolver problemas de reconocimiento de patrones, identificación de sistemas y control. En este artículo, presentamos una implementación digital basada en arreglos de compuertas programables (FPGA, por sus siglas en inglés) de un modelo de neurona tipo McCullogh-Pitts con tres tipos de funciones de activación no-lineal escalón, rampa-saturación y sigmoide. Presentamos el código en lenguaje VHDL utilizado para implementar las neuronas, y también presentamos los resultados de su simulación obtenidos con el software Xilinx Foundation 3.0. Los resultados son analizados en función de la velocidad y el porcentaje de utilización del chip.
Tema
Digital artificial neuron; field programmable gate array; McCullogh-Pitts neuron
Idioma
eng
ISSN
ISSN electrónico: 2448-6736; ISSN: 1665-6423

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