Diseño con System Generator de una Red Neuronal totalmente paralelizada sobre una FPGA
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Fecha: 2 de septiembre de 2014
Autor: Carlos Osorio Robaina
Tutor: Carlos M. Travieso González
Resumen del TFM:
Las Redes Neuronales son unos excelentes clasificadores, nos ayudan a partir de grandes volúmenes de datos distribuirlos de una forma que resulte más sencilla de interpretar. Por tanto resultan indispensables en muchas aplicaciones, este trabajo va más allá e intenta usar el potencial de una de estas redes neuronales en un dispositivo portátil, en este caso una FPGA.
La red neuronal diseñada es capaz de identificar entre seis razas distintas de palmeras procedentes de Costa Rica, estas palmeras se denominan Pejibayes. Para ello se basa en fragmentos de su ADN. Estos fragmentos funcionan como entrada a la red Neuronal y a partir de ellos la misma será capaz de clasificar los seis distintos tipos.
Como añadido esta red neuronal se diseñará también para que sea empleada en un dispositivo programable llamado FPGA, concretamente en una FPGA del fabricante Xilinx. Para ello hará uso de un paquete software del mismo fabricante llamado System Generator y que funciona bajo Matlab, concretamente Simulink.
Neural Networks are excellent as patterns recognition; it helps us to manage big data volumes and distributed them for an easier interpretation. So they are essential in many kind of applications, this master ́s work tries to use the potential of this networks in a portable device, in this case a FPGA.
The Artificial Neural Network designed in this work y capable of identify six different palm races, which are natural of Costa Rica. These Palms are the Pejibaye. The network uses DNA fragments to do this qualifying.
In addition of, this neural network has been designed in a portable device called FPGA. It has been used a Xilinx Software called System Generator for this design. Xilinx System Generator works with Matlab, concretely with Simulink.