Implementación de las principales capas que constituyen una red neuronal convolucional secuencial en lógica reconfigurable

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dc.audiencegeneralPublices_MX
dc.contributorQuiroz Hernández, Nicolás
dc.contributorMaya Rueda, Selene Edith
dc.contributor.advisorQUIROZ HERNANDEZ, NICOLAS; 83264
dc.contributor.authorHernández Badillo, Oscar Kaleb
dc.date.accessioned2022-09-08T15:05:13Z
dc.date.available2022-09-08T15:05:13Z
dc.date.issued2022-02-01
dc.description.abstract"Este trabajo presenta la implementación de las principales capas de una red neuronal convolucional, como es la operación de convolución, la función de activación ReLU, el operador Pooling y el perceptrón, además, se implementó una unidad de punto flotante con un formato de 24 bits para realizar las operaciones de suma, resta y multiplicación. Los módulos fueron implementados en el IDE de desarrollo ISE DESIGN SUITE en su versión 14.6, una vez implementados y conforme se fueron haciendo más robustos, se migraron al IDE de desarrollo VIVADO en su versión 2020.2. Se hizo uso de una PC con un procesador AMD Ryzen 7 de 64 bits con 8 núcleos y con una frecuencia de 2.3 GHz para programar los scripts que arrojan los valores correctos que son comparados con los resultados de los módulos implementados para determinar la calidad de su funcionamiento. Se implementó un módulo que realiza la suma y resta en formato de 24 bits de punto flotante y un módulo que realiza la multiplicación, es posible realizar divisiones si se representan números con exponente negativo".es_MX
dc.folio20220202094145-6533-Tes_MX
dc.formatpdfes_MX
dc.identificator7es_MX
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/16266
dc.language.isospaes_MX
dc.matricula.creator219470605es_MX
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Pueblaes_MX
dc.rights.accesopenAccesses_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAes_MX
dc.subject.lccInteligencia artificial--Investigaciónes_MX
dc.subject.lccRedes neuronales (Computación)es_MX
dc.subject.lccAprendizaje profundoes_MX
dc.subject.lccAprendizaje automáticoes_MX
dc.subject.lccSistemas de reconocimiento de configuracioneses_MX
dc.thesis.careerMaestría en Ingeniería Electrónicaes_MX
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactases_MX
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Electrónicaes_MX
dc.thesis.degreetoobtainMaestro (a) en Ingeniería Electrónica, opción instrumentación Electrónicaes_MX
dc.titleImplementación de las principales capas que constituyen una red neuronal convolucional secuencial en lógica reconfigurablees_MX
dc.typeTesis de maestríaes_MX
dc.type.conacytmasterThesises_MX
dc.type.degreeMaestríaes_MX
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