3. Los robots móviles siempre aparecen
alrededor de algunas metas, en un
entorno determinado
El robot interactúa de las siguientes
formas: percibir y actuar, teniendo en
cuenta los objetivos establecidos por
"aprendizaje"que son metas requerido o
almacenado en su estrategia Memoria
digital.
4. Red neuronal celular (CNN por
sus siglas en inglés “Cellular
Neural Networks”) con
Conexión invariante y su
transición es local, es decir
solo depende de una celda
cerca de ti. Esto permite la
implementación de un Chip
único a gran escala Tipo de
VLSI, una de sus
características es el
procesamiento en paralelo.
5. El sistema de una red CNN es la que será mostrada a continuación:
6.
7. La forma más cercana de simular
CNN es implementar el sistema
Basado en el paralelismo completo de
neuronas individuales. Este tipo Se
puede aplicar a redes muy pequeñas
(es decir, muy pocas Neuronas).
• Por ejemplo, el procesamiento de
una imagen de 128x96 píxeles
requiere CNN consta de 12.288
células, una neurona por píxel. Esto
requerirá Un cierto número de áreas,
incluso en áreas con FPGA.
8. • Sin embargo, las operaciones que
realizan la evolución de CNN tiene
esencialmente una estructura
convolucional adecuada para
hardware Paralelismo FPGA
• Pasará la solicitud Clone
localmente la plantilla en pequeñas
partes de la imagen, hasta la
imágen completa