Máquinas de aprendizaje extremo para aplicaciones en ingeniería: implementaciones de alta velocidad sobre FPGAs


Autoria(s): Pardo Almanza, Joel
Contribuinte(s)

Del Campo Hagelstrom, Inés Juliana

F. CIENCIA Y TECNOLOGIA

ZIENTZIA ETA TEKNOLOGIA F.

Grado en Ingeniería Electrónica

Ingeniaritza Elektronikoko Gradua

Data(s)

28/04/2016

28/04/2016

28/04/2016

24/06/2015

Resumo

Los principales objetivos del presente trabajo son el estudio de las redes neuronales artificiales, los dispositivos reconfigurables de alta velocidad, como son las FPGAs, y su aplicación a un ejemplo concreto: el reconocimiento en tiempo real de diferentes tipos de suelo en imágenes de satélite. Con este fin se propone el diseño de una red neuronal y su implementación en un dispositivo de lógica programable usando el lenguaje de descripción del hardware VHDL (Very High Description Language). Otro de los objetivos del trabajo es conocer los entornos de desarrollo que los fabricantes de dispositivos de lógica programable ponen a disposición de los diseñadores y manejar herramientas de software matemático como Matlab.

Identificador

http://hdl.handle.net/10810/18064

60936-662194-09

20792-662194

Idioma(s)

spa

es

Direitos

© 2015, el autor

info:eu-repo/semantics/openAccess

Palavras-Chave #redes neuronales artificiales #FPGAs #lógica programable
Tipo

info:eu-repo/semantics/bachelorThesis