Diseño de una red neuronal Hopfield en hardware embebido
Date
2025-05
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
“Esta tesis desarrolla un análisis teórico del caos en el modelo de red neuronal de Hopfield (HNN) y una metodología para su implementación en circuitos analógicos programables, iniciando con los fundamentos teóricos, antecedentes de las redes neuronales artificiales y su relación con las neuronas biológicas, profundizando en la formulación e implementación electrónica de las HNN y su vinculación con sistemas dinámicos caóticos, para luego realizar el análisis e implementación en hardware de modelos de 3 neuronas con funciones de activación distintas, incluyendo tres sistemas caóticos inéditos, evaluados mediante atractores, estabilidad de Lyapunov, diagramas de bifurcación y exponentes de Lyapunov, además de un modelo de 4 neuronas con comportamiento hipercaótico, validado numéricamente y en tarjetas FPAA adaptando funciones de activación y desarrollando ecuaciones de diseño, complementado con interfaces en Qt-Python y C++/MFC para configuración y control, concluyendo con una HNN minimalista con múltiples atractores y multiestabilidad implementada en hardware y la obtención de nuevos parámetros para matrices de pesos que amplían la región de dinámica rica, así como un algoritmo eficiente para identificar caos en modelos no uniformemente conservativos o disipativos, superando en tiempo y complejidad a métodos tradicionales”.
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