Detail publikace
On Evolutionary Approximation of Sigmoid Function for HW/SW Embedded Systems
Sigmoid, Linear genetic programming, HW/SW co-design
Realizacestrojového učení v levné elektronice je velká výzva zejména v kontextuInternet of Things. Vytvoření takových řešení vyžaduje zavedení vhodnýchakcelerátorů výpočtu na úrovni hardware. V této práci představujememetodu, která umožňuje evolučně souběžně navrhovat obvodovou implementaci aprogramem řízený řadič pro důležité komponenty chytrých vestavěných systémů. Navrženámetoda je založena na vícekriteriálním prohledávání prostoru možných řešení zapomoci rozšířené varianty lineárního genetického programování. Ověřenífunkčnosti spočívalo v návrhu aproximace sigmoidy, která je hojněvyužívána při implementaci neuronových sítí v hardware. Automatizovanějsme navrhli několik implementací známých z literatury. Metoda bylaimplementována jako rozšíření stávající platformy podporující souběžný evolučnínávrh hardware a software pro vestavěné systémy.
@inproceedings{BUT135902,
author="Miloš {Minařík} and Lukáš {Sekanina}",
title="On Evolutionary Approximation of Sigmoid Function for HW/SW Embedded Systems",
booktitle="20th European Conference on Genetic Programming, EuroGP 2017",
year="2017",
series="Lecture Notes in Computer Science",
volume="10196",
pages="343--358",
publisher="Springer International Publishing",
address="Berlin",
doi="10.1007/978-3-319-55696-3\{_}22",
isbn="978-3-319-55696-3",
url="https://www.fit.vut.cz/research/publication/11298/"
}