Dinaminių neuronų tinklų įgyvendinimo LPLM įrenginiu tyrimas
Baigiamojo darbo tikslas - ištirti dinaminių neuronų tinklų įgyvendinimo LPLM įrenginiu galimybes. Sistema įgyvendinta pasitelkus: XILINX SP601 LPLM modulį, asmeninį kompiuterį ir programinę įrangą. Išanalizavus dinaminių neuronų tinklų veikimo pagrindus ir pasirinkto LPLM lusto programavimo galimybes buvo sukurta dinaminių neuronų tinklų LPLM modulyje kūrimo metodika. Taikant sukurtą metodiką įgyvendintas neuronų tinklas buvo ištirtas siekiant patikrinti jo veikimą. Apibendrinant atliktą tyrimą, galima teigti, jog dinaminių neuronų tinklų kūrimas LPLM modulyje, naudojantis sukurta metodika, tampa sąlyginai paprastu ir daug laiko sąnaudų nereikalaujančiu procesu. Darbą sudaro: Įvadas. Užduoties analize, Dinaminių neuronų tinklų LPLM modulyje analitinė apžvalga, Dinaminių neuronų tinklų LPLM modulyje kūrimo metodikos sudarymas, Dinaminių neuronų tinklų LPLM modulyje kūrimo sistemos įgyvendinimas, Dinaminių neuronų tinklų kūrimo sistemos tyrimo rezultatai, Apibendrinimas ir išvados, Literatūros sąrašas. Darbo apimtis - 61 psl. teksto be priedų, 30 iliustr., 9 lent., 37 bibliografiniai šaltiniai, 3 priedai.
Diploma's goal - to explore the dynamic neural network implementation in FPGA device capabilities. The system is implemented through: XILINX SP601 FPGA module, a personal computer and software. An analysis of dynamic neural networks operating bases and the target FPGA chip was designed for the programming possibilities of dynamic neural network design methodology for FPGA module. The developed methodology for implementation of the neural network was tested to validate its performance. In summary, the study may suggest that the dynamic neural networks FPGA module using a methodology, it is relatively simple and not demanding much time-consuming process. Structure: Introduction. Task analysis of dynamic neural networks, FPGA module, an analytical overview of the dynamic neural network design methodology for FPGA module creation, dynamic neural network module, FPGA implementation of a system design, dynamic neural networks system analysis results summary and conclusions References. Thesis consist of: 61 p. text without appendixes, 30 pictures., 9 tables., 37 bibliographical entries, 3 appendixes included.