FPGA et Deep Learnning

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Objectif

Les 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 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