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https://hdl.handle.net/20.500.12104/80644Registro 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 | 2020-04-05T23:21:42Z | - |
| dc.date.available | 2020-04-05T23:21:42Z | - |
| dc.date.issued | 2016 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12104/80644 | - |
| dc.identifier.uri | http://wdg.biblio.udg.mx | |
| dc.description.abstract | Resumen En este documento se presenta un diseño electrónico de neurona digital de impul- sos implementado en FPGA. Este es capaz de replicar seis comportamientos biológi- camente plausibles, los cuales son responsables por el procesamiento de información en el cerebro de acuerdo al modelo de Izhikevich. Este nuevo diseño es único por- que evita el uso de operaciones aritméticas, replicando las dinámicas de las neuronas mediante una máquina de estados finitos. Posteriormente se demostró que estos com- portamientos 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 | Indice general Agradecimientos Resumen Índice general Índice de figuras Índice de tablas Acrónimos l. Introducción l. l. 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" VII 1 III VII XI XV XVII 1 3 3 3 3 5 5 6 7 8 9 11 VIII ÍNDICE GENERAL 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 13 18 19 22 3. Estado del Arte 27 28 32 35 4. 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 reconfigu- rable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3.5. Segmentación de imágenes utilizando el modelo "Leaky Integrate and Fire" ........................... . 3.6. Un modelo neuronal digital para cores neuro sinápticos. 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 45 49 59 61 64 65 67 67 68 68 69 70 71 72 4.5.1. Comportamientos neuro-computacionales observados en chip 72 5. Prueba de concepto 85 5.1. El problema de la separabilidad lineal . 86 ÍNDICE GENERAL 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 IX 87 89 91 94 99 99 100 101 103 103 105 107 108 110 111 113 114 115 117 119 120 123 123 125 127 131 139 | |
| dc.format | application/PDF | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Biblioteca Digital wdg.biblio | |
| dc.publisher | Universidad de Guadalajara | |
| dc.rights.uri | https://wdg.biblio.udg.mx/politicasdepublicacion.php | |
| 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 INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA Y COMPUTACIÓN | - |
| dc.degree.department | CUCEI | - |
| dc.degree.grantor | Universidad de Guadalajara | - |
| dc.degree.creator | MAESTRO EN CIENCIAS EN INGENIERÍA EN ELECTRÓNICA Y COMPUTACIÓN | - |
| Aparece en las colecciones: | CUCEI | |
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