IMPLEMENTAÇÃO DE CIRCUITOS NEUROMÓFICOS DIGITAIS UTILIZANDO A ARQUITETURA EXTREME LEARNING MACHINE

Resumo

Com base nos resultados obtidos através do Nios Command Shell, pode-se afirmar que a precisão nos testes realizados com diferentes matrizes pelo soft-core Nios II é satisfatória. Os cálculos são efetuados utilizando valores declarados como double na codificação em C, o que assegura uma precisão de aproximadamente 15 a 17dígitos significativos, conforme a especificação IEEE 754 em formato hexadecimal. Essa abordagem permite a representação de uma ampla gama de valores, garantindo a integridade dos resultados e a confiabilidade das operações executadas.
Portanto, a implementação dos cálculos dos pesos de uma rede com topologia ELM em um soft-core em uma FPGA se apresenta como uma excelente alternativa para o cálculo dos pesos de saída da rede neuromórfica. Fatores como a reconfiguração da FPGA e sua alta precisão são aspectos que fazem ela ter vantagem em relação aos circuitos de aplicação específica (ASIC). Isso se deve ao fato de que o tempo de desenvolvimento para ASICs é geralmente superior ao da implementação em FPGA.