دانلود مقاله پياده سازي VLSI يك شبكه عصبي آنالوگ مناسب براي الگوريتم هاي ژنتيك

مقاله پیاده سازی VLSI یك شبكه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیك

در این بخش از پورتال آموزش و پژوهش دانشگاهیان(پویان) مقاله پیاده سازی VLSI یك شبكه عصبی آنالوگ مناسب برای الگوریتم های ژنتیك ارائه شده است. این مقاله شبکه عصبی به صورت فایل Word است.

 1- مقدمه

شبكه هاي عصبي مصنوعي به صورت عمومي بعنوان يك راه حل خوب براي مسائلي از قبيل تطبيق الگو مورد پذيرش قرار گرفته اند . عليرغم مناسب بودن آنها براي پياده سازي موازي ، از آنها در سطح وسيعي بعنوان شبيه سازهاي عددي در سيستمهاي معمولي استفاده مي شود . يك دليل براي اين مسئله مشكلات موجود در تعيين وزنها براي سيناپسها در يك شبكه بر پايه مدارات آنالوگ است . موفقترين الگوريتم آموزش ، الگوريتم Back-Propagation است . اين الگوريتم بر پايه يك سيستم متقابل است كه مقادير صحيح را از خطاي خروجي شبكه محاسبه مي كند . يك شرط لازم براي اين الگوريتم دانستن مشتق اول تابع تبديل نرون است . در حاليكه اجراي اين مسئله براي ساختارهاي ديجيتال از قبيل ميكروپروسسورهاي معمولي  و سخت افزارهاي خاص آسان است ، در ساختار آنالوگ با مشكل روبرو مي شويم . دليل اين مشكل ، تغييرات قطعه و توابع تبديل نرونها و در نتيجه تغيير مشتقات اول آنها از نروني به نرون ديگر و از تراشه اي به تراشه ديگر است و چه چيزي مي تواند بدتر از اين باشد كه آنها با دما نيز تغيير كنند . ساختن مدارات آنالوگي كه بتوانند همه اين اثرات را جبران سازي كنند امكان پذير است ولي اين مداراتدر مقايسه با مدارهايي كه جبران سازي نشده اند داراي حجم بزرگتر و سرعت كمتر هستند .  براي كسب موفقيت تحت فشار رقابت شديد از سوي دنياي ديجيتال ، شبكه هاي عصبي آنالوگ نبايد سعي كنند كه مفاهيم ديجيتال را به دنياي آنالوگ انتقال دهند ...