TODO: Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
No edit summary |
(Replaced content with "A faire ;)") |
||
| Line 1: | Line 1: | ||
A faire ;) |
|||
Enseignants : Didier Donsez (Polytech Grenoble) |
|||
Etudiants : un groupe d'eleve d'INFO4 (BAC + 4) |
|||
=Objectif= |
|||
Les [https://fr.wikipedia.org/wiki/Circuit_logique_programmable#FPGA FPGA] sont des circuits logiques programmables. Grossièrement à l'aide d'une chaîne d'outils et à partir d'une description par exemple via un langage comme Lustre en ALM-INRFO3, on obtient un circuit qui réalise les fonctions logigues combinatoire et séquentiel (mémoire et bascules) souhaitées. |
|||
Dans ce projet nous allons nous intéressé à implémenter un réseau de neurone simple de type Perceptron (simple et peut-être multicouches). |
|||
Nous utiliserons pour décrire et simuler les circuits souhaitées le logiciel [https://github.com/m-labs/nmigen nmigen] écrit en Python3. |
|||
=Plan de travail= |
|||
* On procédera par preuve de concept |
|||
* Un état l'art rapide sera à réaliser FPGA et Deep Learning pour identifier les grandes classes d'architectures |
|||
* Programmation d'un perceptron avec phase d'apprentissage et d'inférence |
|||
* Un état l'art sera à réaliser |
|||
=Prérequis= |
|||
* Connaissance de Python |
|||
* Ne pas avoir eu une sainte horreur de cours d'ALM |
|||
Revision as of 15:44, 1 February 2021
A faire ;)