2 boyutlu stokastik hesaplama yöntemiyle fonksiyon gerçekleme
Function implementation with 2 dimensional stochastic calculation method
Yazar: DURMUŞ ERSOY
Danışman: DOÇ. DR. BURCU ERKMEN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Derin öğrenme ve büyük veri işlemeye yönelik gün geçtikçe artan çalışmalar beraberinde hız ve donanım maliyeti gibi problemleri getirmiştir. Basit aritmetik lojik elemanları kullanılarak, stokastik bit dizilerini temel alan stokastik hesaplama; hız ve donanım maliyeti konusunda deterministik hesaplamaya göre oldukça avantajlı çözümler sunmaktadır. Literatürde daha önce yapay sinir ağları ve derin öğrenme için aktivasyon fonksiyonu üretiminde kullanılan tanh(x) ve exp(-x) fonksiyonları, bunların yanında görüntü işlemede kullanılan mutlak değer fonksiyonları için stokastik yöntemle gerçeklemeye yönelik çalışmalar sunulmuştur. Sonlu durum makineleri (SDM) üzerinden durum geçişleri kullanılarak sunulan yöntemler şu ana kadar tek boyutlu (lineer) ve 2-Boyutlu olmak üzere iki farklı SDM tipi baz alınarak tasarlanmıştır. Lineer SDM ile sunulan yöntemler devre maliyeti konusunda avantaj sağlarken, hata oranı bakımından dezavantajlıdır. 2-Boyutlu SDM ile sunulan yöntemler daha düşük hata oranı bakımından avantaj sağlamasına rağmen devre maliyeti ve hesaplama yönteminin karmaşıklığı oldukça fazladır. Bu tezde Tanjant Hiperbolik, Exponansiyel ve Mutlak Değer fonksiyonlarına yönelik hem hata oranı bakımından, hem de devre maaliyeti açısından avantajlı 2-Boyutlu SDM tabanlı stokastik hesaplama yöntemi önerilmektedir. Sunulan yöntem çok katmanlı bir yapay sinir ağının doğruluk temelli test işleminde kullanılarak, elde edilen sonuçlar literatürdeki mevcut yöntemler ile karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntem ayrıca FPGA üzerinde gerçeklenmiştir. Merkezi olmayan akıllı şebeke kontrolünde sınıflandırma işlemi için kullanılan data set, yapay sinir ağı üzerinde uygulanarak kararlılık sınıflandırması işlemi için deterministik hesaplama yöntemi, lineer SDM tabanlı SH ve 2- Boyutlu SDM tabanlı SH yöntemleri ile ayrı ayrı gerçeklenmiştir.

Abstract:
Increasing efforts for deep learning and big data processing have brought problems such as speed and hardware cost. Stochastic computation based on stochastic bit sequences using simple arithmetic logic elements; It offers very advantageous solutions compared to deterministic calculation in terms of speed and hardware cost. In the literature, studies on the realization of tanh (x) and exp (-x) functions used in the generation of activation functions for artificial neural networks and deep learning, as well as the absolute value functions used in image processing, are presented. The methods presented using state transitions over finite state machines (FSM) have been designed based on two different FSM types, one-dimensional (linear) and 2-dimensional. While the methods offered with Linear FSM provide advantages in circuit cost, they are disadvantageous in terms of error rate. Although the methods offered with 2-Dimensional FSM provide advantages in terms of lower error rate, the circuit cost and the complexity of the calculation method are quite high. In this thesis, an advantageous 2-Dimensional FSM based stochastic calculation method is proposed for Tangent Hyperbolic, Exponential and Absolute Value functions in terms of both error rate and circuit cost. The presented method is used in an accuracy-based test process of a multilayer artificial neural network, and the results obtained are compared with the current methods in the literature. The proposed method is also implemented on FPGA. The data set used for the classification process in decentralized smart grid control was applied on the artificial neural network, and the deterministic calculation method for the stability classification process was implemented separately with linear FSM based SH and 2-Dimensional FSM based SH methods.