پروژه شبیه سازی با متلب و VHDL

ارزیابی و بهبود تحمل پذیری خطا در شبکه های عصبی با استفاده از روش محاسبات تقر یبی جهت پیاده سازی روی FPG پارامترهای ورودی در این پرژوهش شرامل نررخ برروز خطرا، شردت خطاهرای محاسرباتی، نروع الیههای شبکه عصبی، و آستانههای الزم برای تشخیص و اصالح خطا هستند. پارامترهای خروجری نیرز شرامل دقرت نهایی شبکه، میزان خطاهای اصالحشده، مقدار سربار محاسباتی، و میزان پایداری عملکرد شربکه میباشرند. شیوه تحلیل این پرژوهش برر پایه آزمون های تجربی، تحلیلهای محاسباتی، و مقایسه عملکرد روش تقریب محور با روش های دقیق تحمل خطا ٔ عصبی تحت خطاهای مصنوعی با شدت های گوناگون قرار میگیرند تا میزان است. ابتدا مدلهای مختلف شبکه حساسیت هر بخش نسبت به خطا مشخص شود. سپس روش تقریب محور پیشنهادی از نظر دقت، سرعت، پایداری و توانایی اصالح خطاهای چندگانه با روشهای دقیق تحمل خطا مقایسه میشود. در ادامه نیز مقادیر مناسب آست انها و اندازه ٔ بخشبندیها با استفاده از جستوجوی محاسباتی بهینه سازی میشود تا بهترین ترکیرب از نظرر کمترین سربار و بیشترین دقت فراهم گردد. جامعه آماری این پژوهش شامل انواع معماریهای رایج شبکه های عصبی و مجموعه داده های استاندارد مورد استفاده در حوزه بینایی ماشین است که بستری مناسب برای ارزیابی روش فراهم میکنند. مراحل انجام طرح مراحل اجرای این پژوهش به صورت گام به گام به شرح زیر است: مطالعه و تحلیل مبانی نظری بررسی اصول ABFT و شبکه های عصبی مصنوعی شناسایی محدودیت ها و چالش های موجود در تحمل خطا و کارایی شبکه ها 7 طراحی چارچوبApproxABFT تعریف آستانه های تطبیقی خطا طراحی الگوریتم بلوکبندی و بازیابی خطا با توجه به تحمل ذاتی شبکه های عصبی مدلسازی و پیادهسازی الگوریتم پیاده سازی عملیات ضر( ماتریس و محاسبه چکسام ها شبیه سازی شبکه های عصبی و اعمال ApproxABFT بر روی آن ها ارزیابی عملکرد و آزمایش اندازهگیری دقت، سربار محاسباتی و توان تحمل خطا مقایسه نتایج با روشهای سنتی ABFT و بدون تحمل خطا تحلیل دادهها و بهینه سازی پارامترها تعیین بهترین ترکیب آستانه خطا و اندازه بلوک برای تعادل بین دقت و کارایی بررسی قابلیت تعمیم روش به انواع معماریهای شبکه عصبی