Pipelined on-line back-propagation training of an artificial neural network on a parallel mutiprocessor system

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorSilva, Tiago M. da-
Autor(es): dc.creatorBraga, Antônio de P.-
Autor(es): dc.creatorLacerda, Wilian S.-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:06:18Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:06:18Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-09-17-
Data de envio: dc.date.issued2020-09-17-
Data de envio: dc.date.issued2010-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/43109-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://abricom.org.br/lnlm-en/publications/vol8-no2/vol8-no2-art5/-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1154395-
Descrição: dc.descriptionThis work presents an on-chip learning of artificial neural networks in a FPGA multiprocessor system, where each neuron is implemented in a soft-core processor. In order to take maximum advantage of the distributed architecture, a pipelined version of the on-line back-propagation algorithm is used, providing a high degree of parallelism between neuron layers and, hence, a higher speed-up in relation to a sequential implementation.-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherAssociação Brasileira de Inteligência Computacional (ABRICOM)-
Direitos: dc.rightsrestrictAccess-
???dc.source???: dc.sourceLearning & Nonlinear Models (L&NLM)-
Palavras-chave: dc.subjectNIOS-
Palavras-chave: dc.subjectFPGA-
Palavras-chave: dc.subjectMultiprocessors-
Palavras-chave: dc.subjectBackpropagation-
Palavras-chave: dc.subjectPipeline-
Palavras-chave: dc.subjectArtificial neural networks-
Palavras-chave: dc.subjectField programmable gate array (FPGA)-
Título: dc.titlePipelined on-line back-propagation training of an artificial neural network on a parallel mutiprocessor system-
Tipo de arquivo: dc.typeArtigo-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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