KIP-Veröffentlichungen

 
Jahr 2010
Autor(en) Marvin Albert
Titel Liquid Computing mit Neuromorpher Hardware
KIP-Nummer HD-KIP 10-43
KIP-Gruppe(n) F9
Dokumentart Bachelorarbeit
Abstract (de)

Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde erstmals das sogenannte Liquid Computing aktionspotenzialbasiert auf einer analog-digitalen, hochkonfigurierbaren und massiv beschleunigten neuromorphen Hardware umgesetzt. Es handelt sich dabei um ein Modell der Informationsverarbeitung, das generische Strukturen, wie z. B. teilweise randomisiert verbundene neuronale Netzwerke, für universelle Berechnungen verwendbar macht. Auf Grund ihrer Beschleunigung und hohen Konfigurierbarkeit eignet sich die in dieser Arbeit verwendete Hardware grundsätzlich optimal für die Realisierung und systematische Untersuchung des Liquid Computing Paradigmas. Die präsentierten Experimente stellen einen Machbarkeitsbeweis dar, welcher ergänzt wird durch darauf aufbauende Studien ausgewählter Parameter. Im Zuge dessen wird auch gezeigt, dass die durchgeführten Klassifizierungen nicht trivial sind und das neuronale Medium in der implementierten Architektur eine Fähigkeit zur Speicherung von Information besitzt. Ein weiterer Kernaspekt der Arbeit sind Beiträge zur Qualitätssicherung der im Rahmen der vorgestellten Experimente verwendeten Ansteuerungssoftware.

Abstract (en)

This thesis addresses the first time realization of the so-called Liquid Computing concept on a spike-based mixed-signal, highly configurable and massively accelerated neuromorphic hardware device. Liquid Computing represents an information processing model that enables generic structures, including neural networks with partly randomised connections, to be applied for universal computational purposes. Regarding its high acceleration and configurability, the used hardware system is optimally suited for the implementation and systematic investigation of the Liquid Computing paradigm. Therefore, the experiments presented in this work provide a proof of concept and additionally study the effects of selected parameters. It is shown that the performed classification task is not trivial and that the implemented network architecture possesses the ability to store information. Another key aspect of this work are contributions to the quality assurance of the software framework used to run the described experiments.

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Datei Bachelorarbeit
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