Analog cmos double poly implementation of multilayer perceptron with nonlinear synapses
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Bu tez çalışmasında, çok katlı perseptron sinir ağlarının analog çift polisilikon VLSI uygulaması olarak gerçeklenmesi için doğrusal olmayan sinapsların kullanılması önerilmiş, ilişkili ağ sisteminin devre elemanları tasarımlanmış, ölçüm amaçlı ısmarlama tümleşik devre gerçeklenmiş ve bu elemanların nitelikleri, yapılan ölçümlerle belirlenmiştir. Çok katmanlı perceptronlar, işlevsel eşleme, model sınıflama gibi uygulamalarda sıkça kullanılan ileri beslemeli sinir ağlandır. Tez konusunu oluşturan ağ, nöron olarak işlevsel kuvvetlendiricilerin ve sinaps olarak çift polisilikon yapısı içeren, yüzer geçitli transistörlerin kullanıldığı, donanım olarak gerçekleştirilebilecek analog perseptron ağıdır. Analog sinir ağlarının tasannu, ağ elemanlannın güvenilirlikleri ve ısmarlama VLSI tasarımı ile ilgili bilgiler verilmiştir. Bir video işlevsel kuvvetlendirici ve yüzer geçitli transistörler tasarımlanmış, MIETEC CMOS 2.4 /ım çift polisilikon VLSI işlemiyle gerçeklenmiştir. Tümleşik devre tasarım ortamı, Mentor Graphics tasarım yazılımı, sürüm 8.4. l'in IC Station alt-yazılımıdır. İmal edilen ağ elemanları test edilmiş, nitelikleri ve etkinlikleri değerlendirilmiştir. Perseptron ağının eğitilmesinde kullanılan standart geri- yayılım yordamının doğrusal olmayan sinapslar için genellemesi yapılmıştır. Bir sinir ağlan simülatörü, yüzer geçitli transistörlerin niteliklerine göre, doğrusal olmayan bir sinaps fonksiyonunu içerecek şekilde değiştirilmiş ve doğrusal olmayan sinapslara sahip ağın işlerliği örneklerle denenmiş, yüzer geçitli transistörlerin programlanması için, programlama niteliğine ait yaklaşık ilişki verilmiştir. In this thesis, an analog double poly VLSI multilayer perceptron network with nonlinear synapses is proposed, the related network components were designed, implemented as a full-custom test chip and characterized. Multilayer perceptron networks are feedforward type neural networks that are frequently used in functional mapping and pattern classification. The network in the thesis is a hardware implemented, analog perceptron, where the neurons are realized as operational amplifiers and double poly structured floating-gate transistors are to realize single or two transistor nonlinear synapses. The analog neural network design, reliabillity issues of network components and VLSI full-custom design aspects are presented. A video OP AMP, and floating-gate transistors, have been designed and implemented with MIETEC CMOS 2.4 urn double poly VLSI process. The design environment was the IC Station module of Mentor Graphics design tool, version 8.4.1. The characteristics of the fabricated network components are measured and their performance is evaluated. The standard backpropagation algorithm has been modified for nonlinear synapses. A neural network simulator has been arranged for the synapse function, related to floating-gate transistor characteristics. The simulation results of the nonlinear synapse network are presented with an approximate formulation, for programming of these synapses.
Collections