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dc.contributor.advisorRech, Paolopt_BR
dc.contributor.authorLibano, Fabiano Pereirapt_BR
dc.date.accessioned2017-09-30T02:31:07Zpt_BR
dc.date.issued2017pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/169061pt_BR
dc.description.abstractNeste trabalho é realizada uma avaliação experimental e analítica de duas redes neurais do estado-da-arte, para regressão linear e reconhecimento de padrões (Multi-Layer Perceptron e Single-Layer Perceptron) implementadas em um System on Chip composto por uma FPGA e um microprocessador. Experimentos utilizando um raio controlado de íons pesados mostram que, para ambas as redes, apenas uma porção pequena dos erros observados na saída de fato afeta a corretude da aplicação. Foram identificadas as causas dos erros críticos através de injeção de falhas, e descobriu-se que falhas nas camadas ocultas das redes são têm maior probabilidade de afetarem o resultado.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoengpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectMicroeletrônicapt_BR
dc.subjectReliabilityen
dc.subjectRedes neuraispt_BR
dc.subjectSoCen
dc.subjectNeural networksen
dc.subjectRadiationen
dc.subjectFault injectionen
dc.subjectFPGAen
dc.titleReliability analysis of neural networks in heterogeneous systemspt_BR
dc.title.alternativeAnálise de confiabilidade de redes neurais em sistemas heterogêneos pt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coKastensmidt, Fernanda Gusmão de Limapt_BR
dc.identifier.nrb001048311pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Informáticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2016pt_BR
dc.degree.graduationEngenharia de Computaçãopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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