کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5000403 | 1460686 | 2017 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Efficient hardware implementation of radial basis function neural network with customized-precision floating-point operations
ترجمه فارسی عنوان
اجرای سخت افزاری کارآمد شبکه عصبی مبتنی بر شعاع با عملیات دقیق نقطه شناور سفارشی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی هوافضا
چکیده انگلیسی
This paper aims at the proposition of novel architectures for radial basis function neural networks implementation on hardware with custom-precision floating-point operations for black-box system modeling. An analysis tool was built to establish the trade-off between the consumption of hardware resources and the precision of the outputs, on the basis of the usage of the logic blocks on a field-programmable gate array and output quality. The architectures have been tested with a standard system identification benchmark and the speedup factors, when compared to a C implementation, are on the order of hundreds, what shows the importance of ad-hoc hardware architectures for improving computational efficiency.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Control Engineering Practice - Volume 60, March 2017, Pages 124-132
Journal: Control Engineering Practice - Volume 60, March 2017, Pages 124-132
نویسندگان
Helon Vicente Hultmann Ayala, Daniel M. Muñoz, Carlos H. Llanos, Leandro dos Santos Coelho,