Como principiante, ¿cómo puedo comenzar a implementar la red neuronal utilizando la tecnología CMOS? Me he encontrado con la implementación de redes neuronales que imitan puertas básicas.
Como principiante, ¿cómo puedo comenzar a implementar la red neuronal utilizando la tecnología CMOS? Me he encontrado con la implementación de redes neuronales que imitan puertas básicas.
Como principiante, es muy fácil tener grandes ambiciones como "quiero implementar una red neuronal en hardware". Debes definir cuidadosamente qué quieres decir exactamente con eso. Si se está refiriendo a una red de alimentación directa con retroceso, debe darse cuenta de que realmente no hay necesidad de un hardware exclusivo y elegante para la red real.
Una red neuronal entrenada puede considerarse como una tabla de consulta, por lo que una CPU de propósito general es suficiente. Además, la red neuronal en sí misma (feedforward convencional) no es realmente una disposición gloriosa de cerebro como la lógica que necesita hardware especializado. Más bien, es simplemente una disposición de muchos sumadores, multiplicadores y una función de umbral (que también consiste en sumadores, multiplicadores, etc.) con soporte de punto flotante. Por lo tanto, si realmente desea compilarlo en hardware, debe implementar las funciones matemáticas mencionadas de manera muy similar a como lo haría una ALU.
Ahora, si desea implementar hardware que acelere el entrenamiento invocando el paralelismo, aquí hay un cierto alcance. Comience con un FPGA, implemente unidades de punto flotante, subprocesos, etc. Este no es un proyecto para principiantes.
Si el objetivo principal de este proyecto es divertirse entrenando una red neuronal y entendiéndolo en un nivel bajo, lo mejor que puede hacer como principiante es hacerlo en un software que evite las bibliotecas convencionales, como el famoso Tensorflow. Si desea hacerlo a bajo nivel, intente implementar una red neuronal en C ++ (o cualquier otro idioma) y adiestrela utilizando una tarjeta gráfica utilizando la API de CUDAs (solo Nvidia) para reconocer la escritura humana de la base de datos MNIST. Es lo suficientemente bajo como para divertirse de verdad.