Intégration CMOS analogique de réseaux de neurones à cliques PDF Download
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Author: Benoît Larras
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Languages : fr
Pages : 147
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Book Description
Les réseaux de neurones artificiels permettent de résoudre des problèmes que des processeurs classiques ne peuvent pas résoudre sans utiliser une quantité considérable de ressources matérielles. L'analyse et la classification de multiples signaux en sont des exemples. Ces réseaux sont de plus en plus implantés sur des circuits intégrés. Ils ont ainsi pour but d'augmenter les capacités de calcul de processeurs ou d'effectuer leur traitement dans des systèmes embarqués. Dans ce contexte, la surface et la consommation d'énergie du circuit sont prépondérantes. Cependant, le nombre de connexions élevé entre les neurones limite l'intégration d'un réseau contenant un nombre de neurones de l'ordre de la centaine. Le modèle des réseaux de neurones à cliques permet de réduire la densité de connexions au sein d'un réseau, tout en gardant une capacité de stockage d'information plus grande que les modèles standards de réseaux de neurones. Ce modèle est donc approprié pour implanter un réseau de grande taille, à condition de l'intégrer de façon à garder la faible complexité de ses fonctions, pour consommer un minimum d'énergie. Dans cette thèse, un circuit mixte analogique/numérique implantant le modèle des réseaux de neurones à cliques est proposé, ainsi que plusieurs architectures de réseau pouvant contenir un nombre indéterminé de neurones. Cela permet de construire des réseaux de neurones à cliques contenant jusqu'à plusieurs milliers de neurones et consommant peu d'énergie. Pour valider ces concepts, un prototype d'un réseau de neurones à cliques contenant trente neurones sur puce a enfin été fabriqué et testé, en utilisant la technologie Si CMOS 65 nm.
Author: Benoît Larras
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Category :
Languages : fr
Pages : 147
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Book Description
Les réseaux de neurones artificiels permettent de résoudre des problèmes que des processeurs classiques ne peuvent pas résoudre sans utiliser une quantité considérable de ressources matérielles. L'analyse et la classification de multiples signaux en sont des exemples. Ces réseaux sont de plus en plus implantés sur des circuits intégrés. Ils ont ainsi pour but d'augmenter les capacités de calcul de processeurs ou d'effectuer leur traitement dans des systèmes embarqués. Dans ce contexte, la surface et la consommation d'énergie du circuit sont prépondérantes. Cependant, le nombre de connexions élevé entre les neurones limite l'intégration d'un réseau contenant un nombre de neurones de l'ordre de la centaine. Le modèle des réseaux de neurones à cliques permet de réduire la densité de connexions au sein d'un réseau, tout en gardant une capacité de stockage d'information plus grande que les modèles standards de réseaux de neurones. Ce modèle est donc approprié pour implanter un réseau de grande taille, à condition de l'intégrer de façon à garder la faible complexité de ses fonctions, pour consommer un minimum d'énergie. Dans cette thèse, un circuit mixte analogique/numérique implantant le modèle des réseaux de neurones à cliques est proposé, ainsi que plusieurs architectures de réseau pouvant contenir un nombre indéterminé de neurones. Cela permet de construire des réseaux de neurones à cliques contenant jusqu'à plusieurs milliers de neurones et consommant peu d'énergie. Pour valider ces concepts, un prototype d'un réseau de neurones à cliques contenant trente neurones sur puce a enfin été fabriqué et testé, en utilisant la technologie Si CMOS 65 nm.
Author: Hassan Jouni
Publisher:
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Category :
Languages : fr
Pages : 0
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Book Description
Les réseaux de neurones artificiels sont particulièrement intéressants pour les implémentations CMOS VLSI (Very Large Scale Integration Complementary Metal-Oxide Semiconductor) car chaque élément parallèle (neurone ou synapse) est relativement simple, permettant l'intégration complète de grands réseaux sur une seule puce. Les multiplieurs, la fonction non-linéaire et sa dérivée sont des éléments clés essentiels dans le traitement du signal analogique et notamment dans la mise en œuvre VLSI analogique de réseaux neuronaux artificiels. Les principales conditions de ce type de circuits sont les suivantes : une faible surface de Silicium et une faible consommation électrique. Pour valider notre approche, nous avons choisi comme type d'application, la classification de cellules cancéreuses (malignes ou bénignes) du sein. Il existe de nombreux types de réseaux de neurones: réseau de neurones à réaction avec rétro-propagation (MLP), réseau de base radiale (RBN), réseau de neurones récurrents (RNN) et autres. Le réseau de neurones étudié dans cette thèse est basé sur l'architecture Multi-Layer Perceptron, formé par la rétro-propagation. L'objectif principal est de trouver les meilleurs compromis et optimisations pour réaliser des circuits avec une technologie mature HCMOS9A 130 nm de STMicroelectronics alimentés sous ±900mV afin d'avoir le coût le plus faible possible. Après avoir choisi le meilleur algorithme (le plus simple et efficace) pour une implémentation VLSI simple, nous avons défini une architecture analogique efficiente. Enfin les briques de base ont été conçues et réalisées avant l'intégration finale sur une faible surface de silicium et une faible consommation de puissance. Pour vérifier et valider le projet de la puce VLSI avant fabrication, une méthodologie de vérification a été proposée dans cette thèse. Elle nous a également permis de définir le cahier des charges de la puce, ainsi que celui des blocs de base.
Author: PIERRE-YVES.. ALLA
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Languages : fr
Pages : 120
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LES RECHERCHES DANS LE DOMAINE DES RESEAUX DE NEURONES SONT TRES ACTIVES DEPUIS LE DEBUT DES ANNEES 80. LA DECOUVERTE DE NOUVEAUX ALGORITHMES D'APPRENTISSAGE PLUS PERFORMANTS, MAIS AUSSI UNE MEILLEURE COMPREHENSION DES PROPRIETES ET DES LIMITES DES RESEAUX DE NEURONES, ONT PERMIS LA REALISATION DE MODELES EFFICACES DANS DE NOMBREUX DOMAINES COMME LA RECONNAISSANCE OU LE CONTROLE DE PROCESSUS. LES PROPRIETES DES RESEAUX RESULTENT DU COMPORTEMENT COLLECTIF DES NEURONES FONCTIONNANT EN SIMULTANEITE, CE QUI REND LEUR SIMULATION SUR DES MACHINES SEQUENTIELLES CLASSIQUES ASSEZ COUTEUSE EN TEMPS. CETTE CONSTATATION, AINSI QUE D'EVENTUELLES CONTRAINTES DE PORTABILITE, ONT MOTIVE LES RECHERCHES SUR L'INTEGRATION DES RESEAUX DE NEURONES. L'APPROCHE PRESENTEE ICI EST FONDEE SUR LA SYNTHESE AUTOMATIQUE. NOUS EXPOSONS UNE ARCHITECTURE PERMETTANT LA SYNTHESE RAPIDE DE CIRCUITS NUMERIQUES INTEGRANT DES RESEAUX DE NEURONES. NOUS RAPPELONS DANS UN PREMIER TEMPS LES PRINCIPES THEORIQUES DES NEURONES FORMELS, ET PRESENTONS LES PRINCIPALES REALISATIONS DE CIRCUITS INTEGRES EFFECTUEES DANS CE DOMAINE. PUIS NOUS DECRIVONS L'ARCHITECTURE DES PROCESSEURS NEURONES ET LEUR SCHEMA D'INTERCONNEXION. ENFIN, UNE LARGE PARTIE DE CE MANUSCRIT EST CONSACRE A LA CONCEPTION ET LA REALISATION D'UN CIRCUIT INTEGRANT UN RESEAU DE RECONNAISSANCE DE CHIFFRES MANUSCRITS
Author: Mohammed Ismail
Publisher: McGraw-Hill Companies
ISBN:
Category : Computers
Languages : en
Pages : 776
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This book presents the first comprehensive treatment of analog VLSI design for signal and information processing applications by blending the basic design concepts of both traditional and contemporary analog VLSI. The breadth and level of details of topics covered are unique, reflecting the birth of a new generation of analog VLSI circuits. Each chapter provides basic introductory material in a tutorial manner, with examples or case studies at the circuit and/or system level. Outstanding features of the text include coverage of the latest in analog VLSI putting students and practicing engineers on the cutting edge of this exciting field; thorough coverage of topics unique to this book including low-voltage, BiCMOS, current-mode and neural information processing, oversampled data converters, statistical design, analog testability, analog CAD, analog layout, and analog VLSI interconnects; avoids lengthy coverage of device physics and IC fabrication and goes straight to the design and applications of analog VLSI circuits; extensive use of SPICE in numerous examples and problem sets; worked examples (from a realistic-silicon chip) and end-of-chapter problems assist reader comprehension; and an instructor's manual containing a complete listing of problem solutions and SPICE netlists.
Author: Chris Toumazou
Publisher: IET
ISBN: 9780863412974
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 676
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Analogue IC Design has become the essential title covering the current-mode approach to integrated circuit design. The approach has sparked much interest in analogue electronics and is linked to important advances in integrated circuit technology, such as CMOS VLSI which allows mixed analogue and digital circuits and high-speed GaAs processing.
Author: Nicolas Gillis
Publisher: SIAM
ISBN: 1611976413
Category : Mathematics
Languages : en
Pages : 376
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Nonnegative matrix factorization (NMF) in its modern form has become a standard tool in the analysis of high-dimensional data sets. This book provides a comprehensive and up-to-date account of the most important aspects of the NMF problem and is the first to detail its theoretical aspects, including geometric interpretation, nonnegative rank, complexity, and uniqueness. It explains why understanding these theoretical insights is key to using this computational tool effectively and meaningfully. Nonnegative Matrix Factorization is accessible to a wide audience and is ideal for anyone interested in the workings of NMF. It discusses some new results on the nonnegative rank and the identifiability of NMF and makes available MATLAB codes for readers to run the numerical examples presented in the book. Graduate students starting to work on NMF and researchers interested in better understanding the NMF problem and how they can use it will find this book useful. It can be used in advanced undergraduate and graduate-level courses on numerical linear algebra and on advanced topics in numerical linear algebra and requires only a basic knowledge of linear algebra and optimization.
Author: Yichuang Sun
Publisher: IET
ISBN: 0863417450
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 411
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This book provides a comprehensive discussion of automatic testing, diagnosis and tuning of analogue, mixed-signal and RF integrated circuits, and systems in a single source. As well as fundamental concepts and techniques, the book reports systematically the state of the arts and future research directions of those areas. A complete range of circuit components are covered and test issues from the SoC perspective. An essential reference for researchers and engineers in mixed signal testing, postgraduate and senior undergraduate students.
Author:
Publisher:
ISBN:
Category : Metal oxide semiconductors, Complementary
Languages : en
Pages :
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Author: Jose G. Delgado-Frias
Publisher: Springer Science & Business Media
ISBN: 1461537525
Category : Computers
Languages : en
Pages : 411
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This book is an edited selection of the papers presented at the International Workshop on VLSI for Artifidal Intelligence and Neural Networks which was held at the University of Oxford in September 1990. Our thanks go to all the contributors and especially to the programme committee for all their hard work. Thanks are also due to the ACM-SIGARCH, the IEEE Computer Society, and the lEE for publicizing the event and to the University of Oxford and SUNY-Binghamton for their active support. We are particularly grateful to Anna Morris, Maureen Doherty and Laura Duffy for coping with the administrative problems. Jose Delgado-Frias Will Moore April 1991 vii PROLOGUE Artificial intelligence and neural network algorithms/computing have increased in complexity as well as in the number of applications. This in tum has posed a tremendous need for a larger computational power than can be provided by conventional scalar processors which are oriented towards numeric and data manipulations. Due to the artificial intelligence requirements (symbolic manipulation, knowledge representation, non-deterministic computations and dynamic resource allocation) and neural network computing approach (non-programming and learning), a different set of constraints and demands are imposed on the computer architectures for these applications.
Author: Thomas Kailath
Publisher: CRC Press
ISBN: 9780891164531
Category : Science
Languages : en
Pages : 468
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