Definición de una arquitectura configurable para la implementación de redes neuronales en dispositivos FPGA
Autores
Barbero Del Olmo, Juan CarlosDirector
Hernández Alonso, ÁlvaroFecha de publicación
2019Palabras clave
Redes neuronales artificiales
FPGA
Eficiencia
Flexibilidad
Tipo de documento
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Versión
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Derechos
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Derechos de acceso
info:eu-repo/semantics/openAccess
Resumen
En los últimos años, en el mundo de la robótica cada vez es más importante el campo de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, donde, además, cada vez cobran más importancia las redes neuronales. El propósito de este trabajo es el diseño de una arquitectura flexible y eficiente para la implementación de redes neuronales en un dispositivo FPGA; para ello, se atenderá a la maximización en la eficiencia de los recursos, sin reducir la frecuencia de actualización de la red neuronal y la latencia de ésta. Finalmente se mostrarán ejemplos de cómo generar algunas estructuras basadas en la arquitectura propuesta. In recent years, in the field of Robotics, Artificial Intelligence and Machine Learning has become increasingly important, and neural networks are even more interesting. The purpose of this work is the design of a flexible and efficient architecture for the implementation of neural networks in an FPGA device; for that , we will focus on maximizing the efficiency of resources, without reducing the update frequency of the neural network and its latency. Finally, some examples will be shown about how to generate certain structures based on the proposed architecture.
Ficheros en el ítem
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TFM_Barbero_del_Olmo_2019.pdf | 3.359Mb |
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