學位論文

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    以GHA實現快速主成分分析之硬體設計
    (2012) 林秀菊; Shiow-Jyu Lin
    本論文為實現快速主成分分析之硬體，提出三種GHA的硬體架構，分別為達成高速計算及最少的硬體資源消耗為目的。在高速計算的架構，所有主成分值計算與突觸權重值之更新，皆使用專屬的電路作並行之運算。對於高維度訓練資料之適用架構，以所有主成分值計算共用一個主成分計算電路輪流完成計算，並將訓練資料區塊化方式逐步更新每個神經元的突觸權重值。所有實現的硬體架構訓練取得之權重向量，應用在紋理的分類。
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    以非監督式類神經網路實現高維度平行計算之主成分分析的硬體架構實現
    (2011) 林坤宏; Kun-Hong Lin
    本論文針對主成分分析(Principle Components Analysis, PCA)提出一個以Generalized Hebbian Algorithm (GHA)為基礎的高維度平行計算之硬體架構。 我們希望利用硬體的特性來達到平行計算能力，進而加速運算效能，同時希望透過擷取高維度的特徵向量來取得較好的分類成功率，在突觸權重向量更新單元，將原本m筆的資料切割成b等分，重複利用q份硬體電路來運算b次，即m=q×b，m指的是訓練資料的維度，b指的是我們將資料切割成幾等分，q指的是每一等分的資料量，如此一來就可達到硬體共享的機制，也將記憶單元共享給不同的計算元件使用，因此可以降低面積成本(Area Cost)，也能實現較高維度的硬體架構。 我們將硬體電路實作在可程式化系統晶片(System on a Programmable Chip，SOPC)的平台中，並且利用此平台來測試與驗證實驗數據，根據實驗結果來證明我們所提出的硬體架構，是具有較好的分類成功率及較低的硬體資源消耗，也與軟體做時間測量比較，來驗證硬體的加速效能。
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    以FPGA電路實現基因向量量化器設計之研究
    (2008) 林定寬; Ting-Kuan Lin
    本論文提出一個新的基因向量量化器(VQ)硬體電路架構，並且利用FPGA開發板實現；此架構是根據Steady-State Genetic Algorithm (GA)所設計而成；此電路包含了族群記憶體單元(population memory unit)、交配突變單元(crossover and mutation unit)、適應值計算單元(fitness evaluation unit)以及生存測試更新單元( survival test and update unit)；要強調的是，為了降低面積複雜度(Area Cost)，本架構只使用一塊族群記憶體，而且交配突變單元會同時執行來加快電路計算效能；除此之外，更設計了一個利用DMA Controller的Pipeline架構來完成適應值計算單元，並且設計了一個適合做生存測試更新單元的硬體排序電路；最後利用SOPC系統實現並實際測量硬體電路效能；實驗的結果顯示了此基因向量量化器(VQ)硬體電路對於VQ的最佳化是擁有高效能表現以及較少計算時間的優點。