TY - JOUR ID - TI - Hardware Implementation of Backpropagation Neural Networks on Field programmable Gate Array (FPGA) تنفيذ البنية المادية للشبكات العصبية على شريحة مصفوفة البوابات المبرمجة حقليا AU - Rafid Ahmed Khalil رافد احمد خليل PY - 2008 VL - 16 IS - 3 SP - 62 EP - 70 JO - AL-Rafidain Engineering Journal (AREJ) مجلة هندسة الرافدين SN - 18130526 22201270 AB - In this paper, a design method of neural networks based on VHDL hardware description language, and FPGA implementation is proposed. A design of a general neuron for topologies using backpropagation algorithm is described. The sigmoid nonlinear activation function is also implemented. The neuron is then used in the design and implementation of a neural network using Xilinx Spartan-3e FPGA. The simulation results obtained with Xilinx ISE 8.2i software. The results are analyzed in terms of operating frequency and chip utilization.Key words : Artificial, Neural , Network, Backprobagation, FPGA,VHDL.

الخلاصة في هذا البحث، تم اقتراح طريقة لتصميم وتنفيذ الشبكات العصبية بوصف بنيتها المادية باستخدام لغة وصف الكيان المادي (VHDL) ، وتنفيذها على شريحة مصفوفة البوابات المبرمجة حقليا .(FPGA) بدأ التصميم بخلية عصبية واحدة جعلت نواة لبناء هيكل وتنفيذ الشبكة العصبية متعددة الطبقات والخاصة بخوارزمية الانتشار العكسي BP.كذلك تم تنفيذ الكيان المادي لدالة التفعيل الغير خطية نوع سكمويد والمستخدمة في خوارزمية الانتشار العكسي BP. بعد ذلك تم تنفيذ تصميم البنية المادية الكاملة للشبكة العصبية الموصوفة بلغة وصف الكيان المادي (VHDL) على منصة تطوير البنية المادية الخاصة بشركة Xillinx®. أن نتائج المحاكات والاختبار للتصميم أجريت في البيئة البرمجية Xilinx ISE 8.2i. أن نتائج هذا البحث تم تحليلها من وجهة نظر تردد الاشتغال ونسبة استهلاك موارد الشريحة. ER -