Graduate papers
  
Description of the graduate paper
Form of studies Master
Title of the study programm Electronics
Title in original language "Konvolūcijas neironu tīkla implementācijas iespēju izpēte heterogēnā iegultā sistēmā"
Title in English "Research on Convolutional Neural Network Implementation Possibilities in the Heterogenous Embedded System"
Department Institute of Microwave Engineering and Electronics
Scientific advisor Modris Greitāns
Reviewer Guntars Balodis, RTU, ETF prof.
Abstract Mūsdienu tendences ir veidot portatīvas iekārtas jeb iegultās sistēmas, kuras ir paredzētas noteiktu uzdevumu veikšanai. Mākslīgais intelekts ir guvis plašu popularitāti, kur konvolūcijas neironu tīkli sniedz iespēju apvienot mašīnmācīšanos ar, piemēram, datorredzi, tādejādi elektroniskās ierīces padarot apkārtējo vidi uztverošas un saprotošas. Konvolūcijas neironu tīklu īstenošana prasa lielus skaitļošanas resursus, tādēļ ir nepieciešams aplūkot iespējas tos implementēt heterogēnās iegultās sistēmās, kuras var sniegt nepieciešamo skaitļošanas spēju un kompaktumu. Šī darba mērķis ir izpētīt konvolūcijas neironu tīklu implementācijas iespējas heterogēnā iegultā sistēmā, implementēt tajā kādu izvēlētu konvolūcijas neironu tīkla piemēru un novērtēt tā veiktspēju. Darba mērķa sasniegšanai darba teorētiskajā daļā tiek izpētīta heterogēnas iegultas sistēmas uzbūve, kura sastāv no programmējama loģikas masīva un mikroprocesora, kā arī tiek izpētīta neironu tīklu un konvolūcijas neironu tīklu uzbūve un darbības principi. Darba mērķa sasniegšanai darba praktiskajā daļā tiek izklāstīta darbā izveidotā konvolūcijas neironu tīkla slāņa arhitektūra, kura veidota ar nolūku, ka šos slāņus iespējams savienot vienu pēc otra, lai izveidotu pilnu konvolūcijas neironu tīklu. Izveidotā tīkla slāņa arhitektūra implementēta, izmantojot aparatūru aprakstošu valodu VHDL, autoram pieejamā Intel Cyclone V vienkristālshēmā, tiek novērtēta tā veiktspēja un salīdzināta ar mikroprocesora veiktspēju. Izveidotā konvolūcijas neironu tīkla slāņa arhitektūra, pateicoties tās aprakstam VHDL, ir universāli pielietojama ar nelielām modifikācijām, kuras ir pieminētas darba nobeigumā. Lai izveidoto konvolūcijas tīkla slāņa arhitektūru izmantotu tīkla implementācijā, darba nobeigumā tiek rekomendēts, kā izvēlēties ierīci, lai varētu pilnvērtīgi implementēt konvolūcijas neironu tīklu. Darbs tiek izstrādāts Elektronikas un datorzinātņu institūtā Eiropas Reģionālās attīstības fonda līdzfinansētā projekta ”Reāla laika stereo redzes dziļuma kartes sensors”, nr. ”KC-PI-2017/96”, ietvaros. Darbs sastāv no 47 lappusēm, 22 attēliem un 4 tabulām. Darbā izmantoti 38 literatūras avoti.
Keywords konvolūcijas neironu tīkli mašīnmācīšanās programmējamie loģikas masīvi heterogēnas iegultas sistēmas
Keywords in English convolutional neural networks machine-learning field-programmable gate arrays heterogeneous embedded systems
Language lv
Year 2018
Date and time of uploading 08.06.2018 16:19:21