Performances des techniques séquentielle et systolique d'implémentation Hardware des réseaux de neurones

dc.contributor.authorBelaifa, Salah Salim
dc.contributor.otherMehenni, Mohamed, Directeur de thèse
dc.date.accessioned2020-12-28T08:30:38Z
dc.date.available2020-12-28T08:30:38Z
dc.date.issued2001
dc.descriptionMémoire de Magister : Électronique : Alger, École Nationale Polytechnique : 2001fr_FR
dc.description.abstractCe travail consiste à implémenter les architectures séquentielle et systolique des réseaux de neurones, pour réaliser cette implémentation on a divisé notre étude en deux grandes étapes. L'étape d'apprentissage sert à calculer les synapses afin de les stocker dans des ROMs pour l'étape de reconnaissance ou l'étape d'implémentation des architectures. Les implémentations hardwares du filtre récursif et du réseau de neurones avec l'architecture systolique, montrent que l'unité de commande est universelle c'est à dire elle est la même quelque soit la dimension de ce filtre de ce réseau de neurones. En effet, il reste au concepteur de choisir l'architecture adéquate à son modèle afin de satisfaire les performances demandéesfr_FR
dc.identifier.otherM002601
dc.identifier.urihttps://repository.enp.edu.dz/handle/123456789/3114
dc.language.isofrfr_FR
dc.subjectRNA RPG FPGA Architecture séquentiellefr_FR
dc.subjectArchitecture systoliquefr_FR
dc.titlePerformances des techniques séquentielle et systolique d'implémentation Hardware des réseaux de neuronesfr_FR
dc.typeThesisfr_FR

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