Resumen

En este artículo, proponemos diseñar una nueva arquitectura modular para una red neuronal de mapas autoorganizados (SOM). El enfoque propuesto, denominado systolic-SOM (SSOM), se basa en el uso de un modelo genérico inspirado en un movimiento sistólico. Este modelo está formado por dos niveles de paralelismo anidado de neuronas y conexiones. Así, esta solución proporciona un conjunto distribuido de cálculos independientes entre las unidades de procesamiento llamadas neuroprocesadores (NP) que definen la arquitectura del SSOM. Los módulos NP tienen una arquitectura innovadora en comparación con las propuestas en la literatura. De hecho, cada NP realiza tres tareas diferentes sin necesidad de módulos externos adicionales. Para validar nuestro enfoque, evaluamos el rendimiento de varias arquitecturas de red SOM tras su integración en un soporte FPGA. Esta arquitectura ha conseguido un rendimiento casi dos veces más rápido que el obtenido en la literatura reciente.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Algoritmo genético Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Biotechnology Data mining Genetic algorithm Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:nueva arquitectura modular, np, módulo externo adicional, varias redes som, arquitectura de redes som, paralelismo de neuronas, modelo genérico, computación independiente, paralelismo anidado, red neuronal
• Keywords:new modular architecture, np, additional external module, several som network, som network architecture, parallelism of neurons, generic model, independent computation, nested parallelism, neural network