Artículo

Sistema Híbrido Hardware/Software para el Entrenamiento de Redes SOFM

Centro de Investigación en Computación, Dirección General de Servicios de Cómputo Académico, IPN, publicado en Computación y Sistemas, y cosechado de Revistas UNAM

Procedencia del contenido

Entidad o dependencia
Centro de Investigación en Computación, Dirección General de Servicios de Cómputo Académico, IPN
Revista
Repositorio
Contacto
Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

Cita

Sistema Híbrido Hardware/Software para el Entrenamiento de Redes SOFM. Computación y Sistemas; Vol 11, No 004, 2008. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/29464

Descripción del recurso

Colaborador(es)
Gadea Girones, Rafael ; Ramírez Agundis, Agustín ; Colom Palero, Ricardo ; Díaz Carmona, Javier
Tipo
Artículo de Investigación
Área del conocimiento
Ciencias Sociales y Económicas
Título
Sistema Híbrido Hardware/Software para el Entrenamiento de Redes SOFM
Resumen
ESTE ARTÍCULO DESCRIBE UN SISTEMA PARA ENTRENAR UNA RED NEURONAL SELF-ORGANIZING FEATURE MAP (SOFM). EL DISEÑO DEL SISTEMA PERSIGUE DOS OBJETIVOS. PRIMERO, REDUCIR EL TIEMPO DE PROCESAMIENTO REQUERIDO PARA ENTRENAR LA RED SACANDO PROVECHO DEL PARALELISMO INTRÍNSECO DE LAS REDES NEURONALES MEDIANTE LA IMPLEMENTACIÓN HARDWARE DE LA SOFM. SEGUNDO: PROPORCIONAR VERSATILIDAD AL ENTRENAMIENTO POR MEDIO DEL PRE Y POST PROCESAMIENTO DE LOS DATOS DE ENTRADA USANDO MATLAB-SIMULINK, TAMBIÉN UTILIZADO COMO PLATAFORMA DEL SOFTWARE. EL SISTEMA USA COMO COPROCESADOR UNA TARJETA BASADA EN UN FPGA CONECTADA A LA PC ANFITRIONA A TRAVÉS DEL BUS PCI. PARA ILUSTRAR LA FUNCIONALIDAD DEL SISTEMA SE DESARROLLÓ UNA APLICACIÓN PARA ANALIZAR LOS EFECTOS QUE SOBRE EL MAPEO TIENE EL TAMAÑO DE LA DISPERSIÓN DE LOS VALORES INICIALES DE LOS PESOS GENERADOS ALEATORIAMENTE. CUANDO SE COMPARA CON UN SISTEMA TOTALMENTE SOFTWARE PARA LA MISMA APLICACIÓN, NUESTRO SISTEMA REDUCE EL TIEMPO DE ENTRENAMIENTO EN 89%.
Tema
Mapeo De Rasgos Auto-organizado; Implementación Híbrida Hardware/software; Arreglo De Compuertas Programables En Campo; Coprocesador Neuronal
Idioma
spa
ISSN
1405-5546

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