PROPOSTA DE IMPLEMENTA¸C˜AO DE REDE NEURAL ARTIFICIAL EM HARDWARE PARA APRENDIZAGEM PROFUNDA

Abstract

Este trabalho tem como objetivo a implementação em hardware de uma rede neural artificial (RNA) para utilização de algoritmos com aprendizagem profunda (Deep Learning). O hardware proposto foi desenvolvido em FPGA (field programmable gate array) e suporta RNAs treinadas com a técnica Sparse Autoencoder. Para permitir RNAs com muitas entradas e camadas na FPGA, foi utilizada a técnica de matriz sistólica (systolic array) em todo hardware desenvolvido. Os detalhes da arquitetura desenvolvida são evidenciados, bem como, os dados de ocupação em hardware e o tempo de processamento. Resultados mostram que a implementação proposta consegue atingir throughputs elevados, permitindo a utilização de técnicas de Deep Learning em problemas de dados massivos.