다층(퍼셉트론) 인공 신경망의 진단 시스템에서의 응용: 체계적 검토

인공 신경망(ANN)의 기본 하드웨어 이해는 개별 뉴런의 숙련된 실현에 크게 의존합니다. NNs의 하드웨어 실행을 위해 주로 FPGA로 설계된 재구성 가능한 컴퓨터 시스템이 유리합니다. 많은 뉴런을 통한 ANN의 FPGA 이해는 주로 힘든 과제입니다. 이 작업은 FPGA를 사용하여 하나 이상의 입력 뉴런과 선형성 속성이 있거나 없는 다층 구조의 실행에 중점을 둔 다양한 신경망 연구 논문에 대한 리뷰를 다룹니다. 서명된 십진수 사실을 조정하기 위한 예약 교환을 통한 실행 기술이 제안되었습니다. 제안된 작업에 대한 많은 연구 논문에 대한 상세한 검토가 수행되었습니다. 제안된 논문은 진단을 위한 프로토타입을 식별하기 위해 역전파 학습 알고리즘을 가진 다층 퍼셉트론을 포함합니다. 본 논문에서는 현재 질병 진단에 사용되는 인공 신경망에 대한 간략한 소개를 제공합니다.