---

FPGA İLE YAPAY SİNİR AĞI EĞİTİMİNİN DONANIMSAL GERÇEKLENMESİ

adı altında bir bitirme tezi



Anahtar Kelimeler : FPGA, Yapay Sinir Ağları, VHDL, Paralel Programlama, Kayan Noktalı Aritmetik

Özet : Yapay sinir ağlarının FPGA ile gerçeklenmesi programlanabilir sistemlerde
esneklik sağlar. Eğer gerçek zamanlı uygulamalar için VLSI teknolojisi kullanılarak
bir yapay sinir ağı tabanlı islemci yapılmak istenirse, bu gerçeklestirim hem zaman
hem de maliyet açısından oldukça masraflı olduğu görülecektir.
FPGA tabanlı YSA’da düsük sayı duyarlılığı kullanılarak yapılan tasarımların, VLSI
ile yapılan YSA tasarımlarına göre hem zaman hem maliyet açısından çok büyük
avantajları olmaktadır. Ayrıca FPGA tabanlı YSA’da düsük sayı duyarlılığı
kullanılarak yapılan gerçek zamanlı ve yoğun matematiksel islem gerektirmeyen
tasarımlar oldukça basarılı sonuçlar vermektedir.
Tekrar düzenlenebilir FPGA programlanması ile özel amaçlı hızlı donanımlar çok
genis uygulamalar için kullanılabilecektir. FPGA’ların, geleneksel islemcilerin sahip
olmadığı hız, güvenlik ve paralel islem yapabilme yeteneğine ve ayrıca VLSI
teknolojisinin sahip olmadığı tekrar düzenlenebilirlik kabiliyetlerine sahip olması
vasıtasıyla yapay sinir ağlarıyla çok uyumlu çalısmalar yapılabilmekte ve yeni yapay
sinir ağı algoritmalarına ısık tutmaktadır.
Bu çalısmanın amacı FPGA kullanarak YSA’nın eğitiminin donanım ile
gerçeklenmesidir. Dijital sistem mimarisi, geriye yayılım algoritması ile çok
katmanlı YSA’nın eğitimini gerçeklemek için tasarlanmıstır. Tasarım mimarisi
VHDL (Very High Speed Integrated Circuits Hardware Description Language )
tanımlandı ve FPGA entegre devresi üzerinde gerçeklenmistir. Tasarım FPGA demo
kart üzerinde test edilmistir.

---