Original title: Hluboké neuronové sítě: implementace pro vestavěné systémy
Translated title: Deep Neural Networks: Embedded System Implementation
Authors: Matěj, Aleš ; Šimek, Václav (referee) ; Mrázek, Vojtěch (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2018
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Cílem této práce je první navrhnout a implementovat aplikaci pro vestavěné systémy rea-lizující konvoluční neuronovou síť jenž klasifikuje čísla MNIST, ve druhé části pak optima-lizovat paměťové a energetické nároky této sítě. Práce v teoretické části popisuje základyneuronových sítí a výpočetní platformy Cortex-M pro vestavěné systémy. Následuje popisimplementace, síť je první vytvořena a naučena pomocí knihovny Theano v Pythonu naPC a poté je převedena do C pro vývojovou desku STM32F429 Discovery, kde je následnéoptimalizována. Optimalizace je zaměřena na konvoluci, skalární součin a formát uloženívah a biasů sítě. The goal of this thesis is to firstly design and implement an application for embeddedsystems which will classify MNIST numbers and secondly optimize energy and memoryrequirements of this network. The basics of neural networks, Cortex-M processor cores andembedded devices are described in the theoretical part. Followed by implementation details.Networks learning is done with Python and Theano library on a PC. The network is thenconverted to C for a board STM32F429 Discovery. Last part consist of network optimization,which focuses on convolution, dot product and number representation of weights and biasesof the network.
Keywords: ARM; Cortex-M; deep convolutional neural networks; DSP; embedded systems; MNIST; optimali-zation; STM32F429 Discovery; ARM; Cortex-M; DSP; hluboké konvoluční neuronové sítě; MNIST; optimalizace; STM32F429 Discovery; vestavěné systémy

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/84954

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-385971


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses