Use este identificador para citar ou linkar para este item:
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/43109| Título: | Pipelined on-line back-propagation training of an artificial neural network on a parallel mutiprocessor system |
| Palavras-chave: | NIOS FPGA Multiprocessors Backpropagation Pipeline Artificial neural networks Field programmable gate array (FPGA) |
| Data do documento: | 2010 |
| Editor: | Associação Brasileira de Inteligência Computacional (ABRICOM) |
| Citação: | SILVA, T. M. da; BRAGA, A. de P.; LACERDA, W. S. Pipelined on-line back-propagation training of an artificial neural network on a parallel mutiprocessor system. Learning and Nonlinear Models, [S.l.], v. 8, p. 120-123, 2010. DOI: 10.21528/lmln-vol8-no2-art5. |
| Resumo: | This work presents an on-chip learning of artificial neural networks in a FPGA multiprocessor system, where each neuron is implemented in a soft-core processor. In order to take maximum advantage of the distributed architecture, a pipelined version of the on-line back-propagation algorithm is used, providing a high degree of parallelism between neuron layers and, hence, a higher speed-up in relation to a sequential implementation. |
| URI: | http://abricom.org.br/lnlm-en/publications/vol8-no2/vol8-no2-art5/ http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/43109 |
| Aparece nas coleções: | DCC - Artigos publicados em periódicos |
Arquivos associados a este item:
Não existem arquivos associados a este item.
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.
Ferramentas do administrador