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https://hdl.handle.net/20.500.12104/79991Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Raygoza Panduro, Juan José | |
| dc.contributor.advisor | Ortega Cisneros, Susana | |
| dc.contributor.author | Barrios Del Villar, Sergio | |
| dc.date.accessioned | 2019-12-24T02:33:22Z | - |
| dc.date.available | 2019-12-24T02:33:22Z | - |
| dc.date.issued | 2016-08-07 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12104/79991 | - |
| dc.identifier.uri | https://wdg.biblio.udg.mx | |
| dc.description.abstract | En este documento se presenta un diseño electrónico de neurona digital de impulsos implementado en FPGA. Este es capaz de replicar seis comportamientos biológicamente plausibles, los cuales son responsables por el procesamiento de información en el cerebro de acuerdo al modelo de Izhikevich. Este nuevo diseño es único porque evita el uso de operaciones aritméticas, replicando las dinámicas de las neuronas mediante una máquina de estados finitos. Posteriormente se demostró que estos comportamientos incrementaron la capacidad de procesamiento al resolver una función no linealmente separable sin capa oculta. Finalmente se demostró que este diseño es capaz de aprendizaje en chip. Se creó un algoritmo de que exitosamente logro que el diseño propuesto resolviera dicha función sin configuración manual. | |
| dc.description.tableofcontents | 1. Introducción 1.1. Hipótesis 1.2. Objetivos 1.2.1. Objetivo General 1.2.2. Objetivos Específicos 2. Antecedentes 2.1. Breve historia de sistemas inspirados biológicamente 2.2. Redes Neuronales Artificiales (ANN) 2.3. Redes Neuronales de impulsos (SNN) 2.4. Modelos de Neurona 2.4.1. Modelo Hodgkin-Huxley 2.4.2. Modelo “Leaky Integrate-and-Fire” 2.4.3. Modelo Simple de Izhikevich 2.5. Neuronas como sistemas dinámicos 2.5.1. Diagramas de Fase (“Phase Portraits”) 2.5.2. Bifurcaciones 3. Estado del Arte 3.1. Neurona digital de impulsos “Rotate and Fire” 3.2. Diseño de sistema neuromórfico implementado en FPGA 3.3. “Spike Time Dependent Plasticity” en SpiNNaker 3.4. Implementación de neurona digital de impulsos en hardware reconfigurable 3.5. Segmentación de imágenes utilizando el modelo “Leaky Integrate and Fire” 3.6. Un modelo neuronal digital para cores neuro sinápticos 4. Neurona Digital de Impulsos 4.1. Arquitectura de la neurona 4.2. Modos de operación 4.3. Comportamientos neuro - computacionales 4.4. Simulación de los comportamientos 4.4.1. Impulsos Tónicos 4.4.2. Impulsos fásicos 4.4.3. Ráfagas fásicas 4.4.4. Resonador 4.4.5. Integrador 4.4.6. Biestabilidad 4.5. Resultados en chip 4.5.1. Comportamientos neuro-computacionales observados en chip 5. Prueba de concepto 5.1. El problema de la separabilidad lineal 5.2. El Perceptron 5.3. Problema XOR usando la neurona propuesta 5.4. Resultados 5.5. Aprendizaje 6. Conclusiones y Trabajo Futuro 6.1. Conclusiones 6.2. Trabajos Futuros 6.3. Publicaciones A. Código Neurona A.1. Neurona A.2. Simulador de comportamiento dinámico A.3. Celdas de Memoria A.4. Selector de valor inicial A.5. Generador de pulsos A.6. Controlador de rotación A.7. Registro A.8. Retraso A.8.1. Retraso de duración configurable A.8.2. Pequeño retraso instanciando LUT separadas A.8.3. LUT A A.8.4. LUT B B. Código XOR B.1. XOR B.2. Demultiplexor B.3. Neurona Sensorial C. Código del Algoritmo de Aprendizaje Bibliografía | |
| dc.format | application/PDF | |
| dc.language.iso | spa | - |
| dc.publisher | Biblioteca Digital wdg.biblio | |
| dc.publisher | Universidad de Guadalajara | |
| dc.rights.uri | https://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp | |
| dc.subject | Diseño Electronico | |
| dc.subject | Neurona Digital | |
| dc.subject | Fpga | |
| dc.subject | Capacidad De Procesamiento | |
| dc.title | Diseño de una Red Neuronal de Impulsos en Hardware | |
| dc.type | Tesis de Maestria | |
| dc.rights.holder | Universidad de Guadalajara | |
| dc.rights.holder | Barrios Del Villar, Sergio | |
| dc.coverage | GUADALAJARA, JALISCO | |
| dc.type.conacyt | masterThesis | - |
| dc.degree.name | MAESTRIA EN CIENCIAS EN INGENIERIA ELECTRONICA Y COMPUTACION | - |
| dc.degree.department | CUCEI | - |
| dc.degree.grantor | Universidad de Guadalajara | - |
| dc.degree.creator | MAESTRO EN CIENCIAS EN INGENIERIA ELECTRONICA Y COMPUTACION | - |
| Aparece en las colecciones: | CUCEI | |
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| Fichero | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|
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