Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

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