Levenberg – Marquardt Algoritması ile YSA Eğitiminin Donanımsal Gerçeklenmesi

Mehmet Ali Çavuşlu, Yaşar Becerikli, Cihan Karakuzu

TBV Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 5. Cilt, s:31-38, 2012

Download

Özet

Levenberg-Marquardt (LM) algoritması yapay sinir ağlarının eğitiminde sağlamış olduğu hız ve kararlılık nedeni ile tercih edilmektedir. Bu çalışmada yapay sinir ağı (YSA) eğitiminin LM algoritması ile kayan noktalı sayı formatında donanımsal olarak FPGA’da gerçeklenmesi sunulmuştur. Donanımsal gerçekleme ISE Webpack10.1 programı kullanılarak Xilinx Virtex 5 xc5vlx110-3ff1153 FPGA’sı üzerinde gerçeklenmiştir. Çalışmada özellikle YSA mimarisinin doğasında var olan paralelliğin FPGA üzerine aktarılmasının yanı sıra eğitim aşamasında LM algoritması da paralel veri işlemeye uygun olarak gerçeklenmiştir. Elde edilen sentez sonuçları, LM ile YSA eğitiminin FPGA üzerinde başarı ile gerçeklenebileceğini ortaya koymuştur.

 

Abstract

Levenberg-Marquardt (LM) algorithm is preferred due to providing fast convergence and stability in training of artificial neural networks (ANN). In this study, hardware implementation of ANN training with LM algorithm is presented on FPGA using floating point number representation..Hardware implementation has been realized on Virtex-5 xc5vlx110-3ff1153 FPGA using ISE Webpack 10.1 software. In this work, both ANN and its training using LM have been particularly implemented on FPGA according to the inherent parallel data processing of ANN. Obtained synthesis results have showed that training of ANN using LM algorithm can be successfully implemented on FPGA.