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