Implementation of a neuron model using FPGAS

 

M. A. Bañuelos-Saucedo, J. Castillo-Hernández, S. Quintana-Thierry, R. Damián-Zamacona, J. Valeriano-Assem, R. E. Cervantes, R. Fuentes-González, G. Calva-Olmos & J. L. Pérez-Silva

 

Laboratorio de Electrónica, Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico, UNAM, Apdo. Postal 70-186, México, D.F.

 

Received: October 10^th 2001.
Accepted: January 7^th 2003.

 

Abstract

Artificial neural networks base their processing capabilities in a parallel architecture, and this makes them useful to solve pattern recognition, system identification, and control problems. In this paper, we present a FPGA (Field Programmable Gate Array) based digital implementation of a McCulloch-Pitts type of neuron model with three types of non-linear activation function: step, ramp-saturation, and sigmoid. We present the VHDL language code used to implement the neurons as well as to present simulation results obtained with Xilinx Foundation 3.0 software. The results are analyzed in terms of speed and percentage of chip usage.

Keywords: Digital artificial neuron, field programmable gate array, McCullogh-Pitts neuron.

 

Resumen

Las redes neuronales artificiales basan sus capacidades de procesamiento en una arquitectura paralela, lo cual las hace útiles para resolver problemas de reconocimiento de patrones, identificación de sistemas y control. En este artículo, presentamos una implementación digital basada en arreglos de compuertas programables (FPGA, por sus siglas en inglés) de un modelo de neurona tipo McCullogh-Pitts con tres tipos de funciones de activación no-lineal: escalón, rampa-saturación y sigmoide. Presentamos el código en lenguaje VHDL utilizado para implementar las neuronas, y también presentamos los resultados de su simulación obtenidos con el software Xilinx Foundation 3.0. Los resultados son analizados en función de la velocidad y el porcentaje de utilización del chip.

 

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Reference

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