Abordagem para redução de complexidade de RNA usando reconfiguração dinâmica. - BRUNELLI, Luiz. (2005)
Nesta tese descreve-se uma nova solução para o tratamento da complexidade das interconexões entre os elementos de processamento das redes neuronais artiﬁciais (RNAs). Ela possibilita implementar RNAs em hardware, de tecnologia digital, com um número maior de neurônios do que se faz atualmente. As RNAs têm sido usadas como solução em vários problemas complexos. Em alguns destes problemas faz-se necesário a sua implementação em hardware. Vários s˜ao os compromissos que devem ser satisfeitos durante o projeto e implementa¸c˜ao das RNAs, dentre eles o das interconexões entre os neurônios. Atualmente encontram-se implementações neuronais utilizando circuitos integrados especiﬁcamente desenvolvidos para uma dada arquitetura de rede neuronal e também o uso de circuitos integrados conﬁgurados pelo usuário. Dentre estes circuitos existem os FPGAs reconﬁgur´aveis dinamicamente (DR-FPGAs) que podem ter suas características alteradas durante a sua opera¸c˜ao, sem sofrer interrupções em seu funcionamento normal. Estes dispositivos têm sido utilizados na implementação de RNAs. Propõe-se uma solução para o problema das interconexões entre os neurônios artiﬁciais utilizando os DR-FPGAs e uma nova forma de computação: as Figuras de Execução (F.E.). As F.E. permitem teoricamente reduzir o impacto das interconexões através da eliminação do transporte de dados via barramento, além de outras vantagens e desvantagens durante o processamento da computação. As F.E. não parecem estar restritas apenas as aplicações de RNAs. Elas podem ser utilizadas pela computação reconﬁgurável em problemas massivamente paralelos e/ou que necessitem trocar informações entre os vários elementos de processamento do sistema.