Proposta de implementação em hardware dedicado de redes neurais competitivas com técnicas de circuitos integrados analógicos

• Autores: Engel, Paulo Martins; Molz, Rolf Fredi
• Año de publicación: 1998
• Idioma: portugués
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; Informática; redes neurais artificiais; redes neurais competitivas; implementação em hardware; técnicas analógicas; Neural nets; Analog computers; Network management
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Neste trabalho apresenta-se uma proposta de uma técnica para implementação em hardware, das estruturas básicas de uma Rede Neural Competitiva, baseada em técnicas analógicas. Através desta proposta, será abordada uma das classes mais interessantes de Redes Neurais Artificiais (RNA) que são as Redes Neurais Competitivas (RNC), que possuem forte inspiração biológica. As equações fundamentais que descrevem o comportamento da RNC foram derivadas de estudos interdisciplinares, a maioria envolvendo observações neurofisiológicas. O estudo do neurônio biológico, por exemplo, nos leva à clássica equação da membrana. A técnica mostrada para a implementação das Redes Neurais Competitivas se baseia no uso das técnicas analógicas. Estas conduzem a um projeto mais compacto além de permitirem um processamento em tempo real, visto que o circuito computacional analógico altera simultaneamente e continuamente todos os estados dos neurônios que se encontram interligados em paralelo. Para esta proposta de implementação, é mostrado que as equações fundamentais que governam as Redes Neurais Competitivas possuem uma relação com componentes eletrônicos básicos, podendo então, serem implementados através destes simples componentes com os quais as equações fundamentais se relacionam. Para tanto, é mostrado por meio de simulações em software, o comportamento das equações fundamentais deste tipo de Redes Neurais, e então, é comparado este comportamento, com os obtidos através de simulações elétricas dos circuitos equivalentes oriundos destas equações fundamentais. Mostra-se também, em ambas as simulações, uma das características mais importantes existentes nos modelos de RNC, conhecida como Memória de Tempo Curto (STM). Por fim, é apresentada uma aplicação típica na área de clusterização de padrões utilizando pesos sinápticos, a fim de, demonstrar a implementação utilizando as técnicas descritas durante o trabalho. Esta aplicação é demonstrada através de uma simulação elétrica, sendo esta realizada por meio do simulador HSPICE. Tal aplicação demonstra o correto desempenho da proposta deste trabalho.
Sistemas Inteligentes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)