Genel amaçlı bir yapay sinir ağının karma bir donanımla gerçeklenmesi
Mixed mode hardware design of a general purposed artificial neural network
Yazar: BURCU ERKMEN
Danışman: PROF.DR. TÜLAY YILDIRIM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Analog tümleşik devreler = Analog integrated circuits ; Sayısal devreler = Digital circuits ; Tümleşik devreler = Integrated circuits

Özet:
Yapay sinir ağları, insan beyninin çalışma sisteminin yapay olarak benzetimi çalışmalarınınbir sonucu olarak ortaya çıkmıştır. Üstün işlem yeteneğine sahip sinir hücrelerinin çalışmaprensibini matematiksel olarak ifade eden yapay sinir ağları, biyolojik nöronun avantajlarınıyazılım ve donanım ortamında bilim ve teknolojinin hizmetine sunmaktadır. Beyin, günümüzsayısal bilgisayarlarından farklı olarak, yoğun paralel bir yapıya sahip olması nedeniyle hızlıişlem yapabilme kabiliyetine sahiptir. Yapay sinir ağı modellerinin bilgisayar ortamındagerçekleştirilen benzetimleri uzun hesaplama zamanı gerektirdiğinden, bu durum büyükboyutlu ağların davranışlarını gözlemlemeyi zorlaştırmaktadır. Yoğun paralel işlem yapabilenmikroelektronik ve çok geniş ölçekli tümleşik devre (VLSI) teknolojisinin gelişimi, birçokbilim adamı ile yapay sinir ağı araştırmacıları tarafından araştırmaların odağını oluşturmuştur.Çok sayıda yapay sinir hücresi modelinin, ağ topolojisinin ve öğrenme algoritmasının farklıdonanım teknikleriyle tümdevre üzerinde tasarımına yönelik çalışmalar yapılmıştır.Bu çalışmada, veri uzayının dağılımına bağlı olarak otomatik karar sınırları oluşturabilengenel amaçlı bir yapay sinir ağının tümdevre halinde tasarımı gerçekleştirilmiştir. Tümdevresitasarlanan Konik Kesit Fonksiyonlu Sinir Ağları (CSFNN), Çok Katmanlı Algılayıcıların(MLP) ve Radyal Tabanlı Fonksiyon Ağlarının (RBF) yayılım kurallarını tek bir ağda kendineözgü bir yayılım kuralı ile birleştirmektedir. MLP'nin hiperdüzlemsel ve RBF'in hiperküreselkarar sınırları CSFNN ağının özel durumlarını oluştururlar. Bu karar sınırlarının dışında,hiperbolik, parabolik ve eliptik düzlemler gibi arada kalan karar sınırları da CSFNN ağı ileoluşturulabilmektedir. Açık ve kapalı karar bölgeleri oluşturabilen CSFNN ağı, veridağılımına bağlı olarak lokal ve global haritalama işlemini tek başınagerçekleştirebilmektedir. CSFNN ağının bu yeteneği tasarlanan tümdevreye kazandırılmıştır.Karma bir donanım ile tasarlanan tümdevrede, ağın ileri yönlü işlemlerinde akım modluanalog devreler kullanılmıştır. Eğitim işleminde döngü-içi-yonga tekniği kullanılaraktümdevrenin sınıflandırma performansı arttırılmıştır.Genel amaçlı olarak tasarlanan tümdevrede, CSFNN ağının boyutlarının kullanıcı tarafındanayarlanabilmesine imkan sağlanmıştır. Programlanabilme yeteneğine sahip CSFNN ağınıntümdevresi, tümdevreye farklı problemlerin uygulanmasına imkan sağlayan bir esneklikkazandırmıştır. Tümdevrenin sınıflandırma performansı iris bitkisi sınıflama ve imza tanımaproblemleri ile sınanmıştır. Tümdevrenin simülasyonları, serimi ve serim sonrası benzetimleriAMIS 0.5?m model parametreleri ile tasarım kuralları kullanılarak Cadence tasarım aracındagerçekleştirilmiştir. Çevre sıcaklığı ve besleme geriliminin değişiminin devre performansıüzerindeki etkisini gözlemlemek üzere parametrik saçılım eğrileri elde edilmiştir.Anahtar kelimeler. Konik kesit fonksiyonlu sinir ağları, karma donanım, yapay sinir ağıtümdevreleri, döngü-içi-yonga eğitim tekniği

Abstract:
Artificial Neural Networks came on the scene as a result of the studies on artificial simulationof the human brain?s working system. Artificial Neural Networks, that can mathematicallysignifying the working principle of neurons with superior operation capability, are presentingthe advantages of biological neurons to the service of science and technology in software andhardware platform. The human brain, differently from todays digital computers, has thecapability of high speed processing as it has a dense parallel structure. Artificial neuralnetwork models require a lot of computing time to be simulated on a computer resulting agreat difficulty to investigate the behavior of the large networks. Development of advancedmicroelectronic and Very Large Scale Integration (VLSI) technology for massivley parallelprocessing paradigms has been the main focus of actice research by many scientists andneural network researchers. Studies on circuitry designing of a number of artificial neuronmodels, network topologies and learning algorithms have been done with different hardwaretechnics.In this study, the designed integrated circuitry of a general purposed artificial neural network,which is capable of making automatic decision boundaries depending on the data distribution,is realized. Designed circuitry of Conic Section Function Neural Networks (CSFNN) combinethe propagation rules of Radial Basis Functions (RBF) and Multilayer Perceptrons (MLP) ona single neural network with a unique propagation rule. Hyperplanar decision boundaries ofMLP and hyperspherical decision boundaries of MLP are special cases of CSFNN. Exceptfrom these decision boundaries, intermadiate types of decision boundaries such as hyperbolic,parabolic and elliptic planes can be obtained with CSFNN. CSFNN, capable of making openand closed decision regions, realizes the local and global mapping alone, depending on thedata distribution. This ability of CSFNN is gained on desinged integrated circuit. In theintegrated circuitry, designed by mixed mode hardware techniques, feed forward processingof neural network is realised with current mode analog circuitry. Classification performanceof the integrated circuit has been increased by using Chip-in-the-loop learning techniqueduring the training process.In general purposed designed integrated circuit, user is allowed to adjust the size of theCSFNN. Programmability of the integrated circuitry of CSFNN, provide flexibility to beapplicable in different problems. The classification performance of integrated circuitry istested with iris plant clasification and signature recognition problems. The simulations, thelayout of integrated circuitry and post simulations have been realized at Cadence design toolusing AMIS 0.5?m model parametres and design rules. Parameter variation curves have beenobtained in order to investigate the effects of changing environment temprature and powersupply voltage on circuit performance.Keywords. Conic section function neural network, mixed-mode hardware, neural networkintegrated circuits, chip-in-the-loop training technique.