Máquinas de aprendizaje extremo para aplicaciones en ingeniería: implementaciones de alta velocidad sobre FPGAs
Contribuinte(s) |
Del Campo Hagelstrom, Inés Juliana F. CIENCIA Y TECNOLOGIA ZIENTZIA ETA TEKNOLOGIA F. Grado en Ingeniería Electrónica Ingeniaritza Elektronikoko Gradua |
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Data(s) |
28/04/2016
28/04/2016
28/04/2016
24/06/2015
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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 |