A method for image classification using low-precision analog computing arrays [Elektronische Ressource] / presented by Johannes Fieres

Dissertationsubmitted to theCombined Faculties for the Natural Sciences and forMathematicsof the Ruperto-Carola Univertsity of Heidelberg, Germanyfor the degree ofDoctor of Natural Sciencespresented byDipl. phys. Johannes Fieresborn in Fulda, GermanyOral examination: November, 29, 2006A METHOD FOR IMAGE CLASSIFICATION USINGLOW-PRECISION ANALOG COMPUTING ARRAYSReferees: Prof. Dr. Karlheinz MeierProf. Dr. Bernd Ja¨hneEine Methode zur Bildklassifikation mit analogen Recheneinheiten beschra¨nk-ter GenauigkeitZusammenfassungDas Rechnen mit analogen integrierten Schaltkreisen kann gegenu¨ ber der weitverbreiteten Digitaltechnik einige Vorteile bieten, z.B.: geringerer Fla¨che- undStromverbrauch und die Mo¨glichkeit der massiven Parallelisierung. Dabeimuss allerdings aufgrund unvermeidlicher Produktionsschwankungen undanalogen Rauschens auf die Pra¨zision digitaler Rechner verzichtet werden.Ku¨ nstliche neuronale Netzwerke sind hinsichtlich einer Realisierung in paral-leler, analoger Elektronik gut geeignet. Erstens zeigen sie immanente Paralleli-ta¨t und zweitens ko¨nnen sie sich durch Training an eventuelle Hardwarefehleranpassen. Diese Dissertation untersucht die Implementierbarkeit eines neu-ronalen Faltungsnetzwerkes zur Bilderkennung auf einem massiv parallelenNiedrigleistungs-Hardwaresystem. Das betrachtete, gemischt analog-digitale,Hardwaremodell realisiert einfache Schwellwertneuronen.