An Accelerator for Kohonen Self-Organizing Maps
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F06%3A00126094" target="_blank" >RIV/68407700:21230/06:00126094 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
An Accelerator for Kohonen Self-Organizing Maps
Popis výsledku v původním jazyce
In this work we are describing hardware implementation of Kohonen Self-Organizing Map. The essential feature of that kind of artificial neural networks is that they have ability to visualize data, i.e. transform data from n-dimensional data vectors intotwo dimensional map. We use this feature for facilitating neurologist diagnosis and prognosis. Having used the KSOM for speech signal processing, we came up against the challenging complexity and time-consuming characters of training and classification.Our motivation was to find a modification suitable for hardware implementation of Kohonen maps. We examined existing neurocomputers and decided to work out our own neurocomputer with a different, more suitable architecture. Our neurocomputer is being realized on FPGA. VHDL has been selected for the hardware description. Presented neurocomputer can be easily modified and simulated on personal computer with free available development tools for VHDL.
Název v anglickém jazyce
An Accelerator for Kohonen Self-Organizing Maps
Popis výsledku anglicky
In this work we are describing hardware implementation of Kohonen Self-Organizing Map. The essential feature of that kind of artificial neural networks is that they have ability to visualize data, i.e. transform data from n-dimensional data vectors intotwo dimensional map. We use this feature for facilitating neurologist diagnosis and prognosis. Having used the KSOM for speech signal processing, we came up against the challenging complexity and time-consuming characters of training and classification.Our motivation was to find a modification suitable for hardware implementation of Kohonen maps. We examined existing neurocomputers and decided to work out our own neurocomputer with a different, more suitable architecture. Our neurocomputer is being realized on FPGA. VHDL has been selected for the hardware description. Presented neurocomputer can be easily modified and simulated on personal computer with free available development tools for VHDL.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2006
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Digital Technologies 2006 - 3rd International Workshop
ISBN
80-8070-637-9
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
—
Název nakladatele
Žilinská universita, Elektrotechnická fakulta
Místo vydání
Žilina
Místo konání akce
Žilina
Datum konání akce
1. 12. 2006
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—