| Περίληψη: | Σε μία εποχή όπου τα νευρωνικά δίκτυα, χαρακτηρίζονται ως Προσεγγιστές Καθολικής Συνάρτησης (Universal Function Approximators), δηλαδή μπορούν να μάθουν και να προσεγγίσουν οποιαδήποτε λειτουργία, μπορεί να καταλάβει κανείς την μεγάλη απήχησή και συνεχή προσπάθεια εφαρμογής τους σε κάθε λογής εφαρμογές ιδιαίτερα πραγματικού χρόνου. Εφαρμογές οι οποίες στοχεύουν, στην πλήρη αυτοματοποίηση ενός συστήματος, όπως παραδείγματος χάριν τα αυτόνομα αυτοκίνητα, απαιτούν μεγάλη ταχύτητα και ακρίβεια στους υπολογισμούς τους. Ωστόσο, μπορεί να παρατηρήσει κανείς, πως οι αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων, οι οποίες προτάσσονται βιβλιογραφικά, είναι ολοένα και πιο σύνθετες με αποτέλεσμα να αντιμετωπίζουν το φυσικό φράγμα απέναντι στο κόστος και στους διαθέσιμους υπολογιστικούς πόρους. Ο περιορισμός αυτός, εντείνει την ανάγκη δημιουργίας εξατομικευμένων συστημάτων που να επιταχύνουν τις μαθηματικές πράξεις και λειτουργίες, που βρίσκονται στην καρδία των νευρωνικών δικτύων, με αποδοτικό τρόπο. Αφορμή βρέθηκαν όλα τα παραπάνω, ώστε να εξερευνήσουμε τόσο την ανάπτυξη της παραπάνω τεχνικής σε ένα Ειδικής-Εφαρμογής Ολοκληρωμένο Κύκλωμα (ASIC) όσο και την εφαρμογή του, με χρήση ενός εναλλακτικού τρόπου αναπαράστασής, όπως αυτό του Αριθμητικού Συστήματος Υπολοίπων (RNS).
|
|---|
