Sammanfattning av denna webbsida: Detta papper presenterar en ny maskinvaruarkitektur för huvudkomponentanalys. Arkitekturen är baserad på Generalized Hebrian Algorithm (GHA) på grund av dess enkelhet och effektivitet. Arkitekturen är uppdelad i tre delar: viktvektorns uppdateringsenhet, den huvudsakliga beräkningsenheten och minnesenheten. I viktvektoruppdateringsenheten delar beräkningen av olika synaptiska viktvektorer samma krets för att minska areakostnaderna. För att visa hur effektiv kretsen är genomförs ett strukturklassificeringssystem baserat på den föreslagna arkitekturen fysiskt av Field Programmable Gate Array (FPGA). Det är inbäddat i en System-On-Programmerbar-Chip (SOPC) plattform för prestandamätning. Experimentella resultat visar att den föreslagna arkitekturen är en effektiv design för att uppnå både hög hastighet och låga areakostnader.
Arkitekturen har både fördelarna med låga arealkostnader och hög beräkningshastighet REF.
FPGA Implementation of Generalized Hebbian Algorithm for Texture Classification
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}