PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

An influence of current-leakage in analog memory on training Kohonen neural network implemented on silicon

Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Wpływ prądu upływu w analogowych komórkach pamięci na proces uczenia w sprzętowych realizacjach sieci neuronowej Kohonena
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The paper presents how the current leakage encountered in capacitive analog memories affects the learning process of hardware implemented Kohonen neural networks (KNN). MOS transistor leakage currents, which strongly depend on temperature, increase the network quantization error. This effect can be minimized in several ways discussed in the paper. One of them relies on increasing holding time of the memory. The presented results include simulations in Matlab and HSpice environments, as well as measurements of a prototyped KNN realized in a 0.18žm CMOS process.
PL
W pracy pokazano jak prąd upływu występujący w analogowych komórkach pamięci wpływa na proces uczenia w sprzętowych realizacjach sieci neuronowych Kohonena (KNN). Prądy upływu w tranzystorze MOS, które mocno zależą od temperatury, zwiększają błąd kwantyzacji sieci. Efekt ten może być minimalizowany na różne sposoby, omówione w pracy. Jeden z nich polega na wydłużeniu czasu przechowywania informacji w komórkach pamięci. Przedstawione wyniki zawierają symulacje w środowiskach Matlab i Hspice, a także badania laboratoryjne prototypu sieci KNN, wykonanego w technologii CMOS 0.18žm.
Rocznik
Strony
146--150
Opis fizyczny
Bibliogr. 13 poz., rys., tab., wykr.
Twórcy
autor
autor
autor
  • Faculty of Telecommunication and Electrical Engineering, University of Technology and Life Sciences, ul. Kaliskiego 7, 85-796 Bydgoszcz, rafal.dlugosz@epfl.ch
Bibliografia
  • [1] Kohonen T., Self-Organizing Maps, Springer Verlag, Berlin, 2001
  • [2] Rajah A., Hani M. K., ASIC design of a Kohonen Neural Network microchip, IEEE International Conference on Semiconductor Electronics (ICSE), 2004, 148-158
  • [3] Wu Chung-Yu, Kuo Wen-Kai, A new analog implementation of the Kohonen Neural Network, International Symposium on VLSI Technology, Systems, and Applications (VTSA), 1993, 262-266
  • [4] Macq D., Verleysen M., Jespers P., Legat J. D., Analog implementation of a Kohonen map with on-chip learning, IEEE Transactions on Neural Networks, 1993, Vol. 4, Issue 3, 456- 461
  • [5] Długosz R., Talaśka T., Dalecki J., Wojtyna R., Experimental Kohonen Neural Network Implemented in CMOS 0.18 m Technology, International Conference Mixed Design of Integrated Circuits and Systems (MIXDES), 2008, Poland, 243- 248
  • [6] Długosz R., Talaśka T., Pedrycz W., Wojtyna R., Realization of a Conscience Mechanism in CMOS Implementation of Winner Takes All Neural Networks, accepted for publication in IEEE Transactions on Neural Networks, 2009
  • [7] Talaśka T., Długosz R., Pedrycz W., Adaptive Weight Change Mechanism for Kohonens's Neural Network Implemented in CMOS 0.18 µm Technology, European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN), 2007, Belgium, 151-156
  • [8] Długosz R., Gaudet V., Iniewski K., Asynchronous Clock Generator for Flexible Ultra Low Power Successive Approximation Analog-to-Digital Converters, Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering (CCECE), 2007, Canada
  • [9] Kolasa M., Długosz R., “Parallel asynchronous neighborhood mechanism for WTM Kohonen network implemented in CMOS technology”, European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN), 2008, Belgium, 331-336
  • [10] Wojtyna R., Current-mode analog memory with extended storage time for hardware-implemented neural networks, Elektronika, Nr 3/2009, 34-38
  • [11] Collett M., Pedrycz W., Application of neural networks for routing in telecommunications networks, IEEE Global Telecommunications Conference, USA, 1993, Vol. 2. 1001- 1006
  • [12] Soo-Chang Pei, You-Shen Lo, Color image compression and limited display using self-organization Kohonen map, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 1998, Vol. 8, No. 2, 191-205
  • [13] Amerijckx C., Verleysen M., Thissen P., Legat J., Image Compression by Self-Organized Kohonen Map, IEEE
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPOB-0043-0002
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.