Portal de Periódicos da CAPES

Sistema Híbrido Hardware/Software para el Entrenamiento de Redes SOFM

2009; National Polytechnic Institute; Volume: 11; Issue: 004 Linguagem: Espanhol

2007-9737

R.J. Colom, Javier Díaz Carmona, Rafael Gadea Gironés, Agustín Ramírez Agundis,

Educational Innovations and Technology

ESTE ARTICULO DESCRIBE UN SISTEMA PARA ENTRENAR UNA RED NEURONAL SELF-ORGANIZING FEATURE MAP (SOFM). EL DISENO DEL SISTEMA PERSIGUE DOS OBJETIVOS. PRIMERO, REDUCIR EL TIEMPO DE PROCESAMIENTO REQUERIDO PARA ENTRENAR LA RED SACANDO PROVECHO DEL PARALELISMO INTRINSECO DE LAS REDES NEURONALES MEDIANTE LA IMPLEMENTACION HARDWARE DE LA SOFM. SEGUNDO: PROPORCIONAR VERSATILIDAD AL ENTRENAMIENTO POR MEDIO DEL PRE Y POST PROCESAMIENTO DE LOS DATOS DE ENTRADA USANDO MATLAB-SIMULINK, TAMBIEN UTILIZADO COMO PLATAFORMA DEL SOFTWARE. EL SISTEMA USA COMO COPROCESADOR UNA TARJETA BASADA EN UN FPGA CONECTADA A LA PC ANFITRIONA A TRAVES DEL BUS PCI. PARA ILUSTRAR LA FUNCIONALIDAD DEL SISTEMA SE DESARROLLO UNA APLICACION PARA ANALIZAR LOS EFECTOS QUE SOBRE EL MAPEO TIENE EL TAMANO DE LA DISPERSION DE LOS VALORES INICIALES DE LOS PESOS GENERADOS ALEATORIAMENTE. CUANDO SE COMPARA CON UN SISTEMA TOTALMENTE SOFTWARE PARA LA MISMA APLICACION, NUESTRO SISTEMA REDUCE EL TIEMPO DE ENTRENAMIENTO EN 89%.