KFUPM ePrints

Dataflow processor for back propagation nueral networks: architecture and performance evaluation

Abu-Mutlaq, Maher Hamdan Khalil (1995) Dataflow processor for back propagation nueral networks: architecture and performance evaluation. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]
Preview
PDF
2501Kb

Arabic Abstract

إن تطبيقات الشبكات العصبية في الوقت الحقيقي تتطلب أنظمة حاسبات عالية الأداء . الشبكات العصبية الاصطناعية يمكن أن تمثل بواسطة رسم حسب نظام ماكرو انسياب المعلومات . لذلك يمثل الحاسوب العامل بنظام انسياب المعلومات آلة مناسبة لمحاكاة الشبكات العصبية . إن هذه الأطروحة ، نناقش أولاً حاجيات الشبكات العصبية من الناحية الحسابية ، ومن ثم تقدم الأسس لاستخدام نظام انسياب المعلومات في محاكاة الشبكات العصبية تقدم هذه الأطروحة نموذجاً جديداً من هذا النوع من الحواسيب . النموذج المقترح من النوع الاستاتيكي لانسياب المعلومات المعتمد على التغيرات المجلوبة وهو قابل لاستغلال عدة مستويات من العمليات المتوازية المتوفرة في الشبكات العصبية . درس النموذج المقترح على شكل موسع باستخدام عدة أمثلى لشبكات عصبية مثل التي تعلمت بطريقة التمرير الخلفي للأخطاء . واعتماداً على هذه الأمثلة يتضح أن النموذج له فعالية عالية عندما يستخدم في محاكاة الشبكات العصبية .

English Abstract

Real time applications of neural networks demand high performance systems. Neural networks may be naturally represented by macro dataflow graphs. Dataflow machines therefore offer suitable platforms for simulation of these networks. In this thesis, the hardware requirements for neural computing are first discussed. The rationale of dataflow approach to neural computing is presented. A new neural dataflow processor architecture based on argument-fetching principles is proposed. The proposed architectural model is static and flexible to exploit different levels of parallelism offered by neural networks through the use of software pipelining. The architecture is studied by extensive simulations using some neural network examples with various parameters. Back propagation and Hopfield networks are transformed into dataflow graphs in order to execute on the machine. The simulation shows good performance results.



Item Type:Thesis (Masters)
Date:February 1995
Date Type:Completion
Subjects:Computer
Divisions:College Of Computer Sciences and Engineering > Computer Engineering Dept
Creators:Abu-Mutlaq, Maher Hamdan Khalil
Committee Advisor:Braham, Rafiq
Committee Members:Sait, Sadiq M. and Youssef, Habib
ID Code:10217
Deposited By:KFUPM ePrints Admin
Deposited On:22 Jun 2008 16:59
Last Modified:26 Apr 2011 07:59

Repository Staff Only: item control page