I. Giới thiệu tình hình nghiên cứu hiện nay
Nghiên cứu về thuật toán backpropagation đã có một lịch sử dài, bắt đầu từ những năm 1940 với các công trình của Warren McCulloch và Walter Pitts. Họ đã chỉ ra rằng mạng nơron nhân tạo có thể tính toán bất kỳ hàm số học hay logic nào. Tuy nhiên, sự phát triển của mạng nơron gặp phải nhiều thách thức, đặc biệt là trong việc giải quyết các bài toán không khả phân tuyến tính. Đến những năm 1980, thuật toán backpropagation được phát triển và đã mở ra nhiều cơ hội cho việc ứng dụng mạng nơron trong các lĩnh vực như xử lý tín hiệu, nhận dạng mẫu và dự đoán. Việc ứng dụng FPGA trong nghiên cứu này cho phép tối ưu hóa hiệu suất tính toán, giảm thiểu thời gian xử lý và tăng cường khả năng ứng dụng thực tế của mạng nơron.
1.1 Tính cấp thiết của đề tài
Với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ FPGA, việc xây dựng kiến trúc vi mạch cho mạng nơron thực hiện thuật toán backpropagation trở nên cần thiết. Các ứng dụng thực tế của mạng nơron ngày càng đa dạng, từ nhận dạng hình ảnh đến dự đoán tài chính. Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu hiện tại vẫn tập trung vào phần mềm, dẫn đến hiệu suất tính toán không tối ưu. Việc chuyển đổi thuật toán sang phần cứng không chỉ giúp giảm thiểu thời gian xử lý mà còn mở rộng khả năng ứng dụng của mạng nơron trong các lĩnh vực khác nhau. Do đó, nghiên cứu này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn mang lại ứng dụng thực tiễn cao.
II. Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chính của nghiên cứu này là thiết kế và tối ưu hóa cấu trúc vi mạch cho thuật toán backpropagation trên FPGA. Quy trình thiết kế sẽ tuân theo các tiêu chuẩn thiết kế chip hiện hành, sử dụng ngôn ngữ mô tả phần cứng Verilog HDL. Việc xây dựng thành công kiến trúc vi mạch sẽ cho phép thực hiện các ứng dụng mạng nơron một cách hiệu quả và linh hoạt. Đặc biệt, nghiên cứu sẽ tập trung vào việc phát triển một mạng nơron đơn giản với cấu trúc 2x2x1, giúp dễ dàng mở rộng cho các ứng dụng phức tạp hơn trong tương lai.
2.1 Nhiệm vụ nghiên cứu
Nhiệm vụ nghiên cứu bao gồm việc tìm hiểu và phân tích các khái niệm cơ bản về mạng nơron, thuật toán backpropagation, và công nghệ FPGA. Nghiên cứu sẽ tiến hành xây dựng và mô phỏng các module cần thiết cho việc thực hiện thuật toán trên phần cứng. Bên cạnh đó, việc khảo sát các ứng dụng thực tế của mạng nơron cũng sẽ được thực hiện để đánh giá tính khả thi và hiệu quả của kiến trúc vi mạch được thiết kế. Mục tiêu cuối cùng là phát triển một hệ thống có khả năng hoạt động ổn định và chính xác trong các ứng dụng thực tế.
III. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu sẽ bao gồm hai giai đoạn chính: nghiên cứu lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm. Giai đoạn lý thuyết sẽ tập trung vào việc tìm hiểu các khái niệm cơ bản về mạng nơron, thuật toán backpropagation, và công nghệ FPGA. Các tài liệu nghiên cứu trong và ngoài nước sẽ được phân tích để rút ra các giải pháp xây dựng kiến trúc mạng nơron. Giai đoạn thực nghiệm sẽ bao gồm việc thiết kế và mô phỏng các module vi mạch, đánh giá hiệu suất của hệ thống thông qua các bài kiểm tra thực tế. Kết quả thu được sẽ được so sánh với các phương pháp hiện có để xác định tính hiệu quả và khả năng ứng dụng của kiến trúc vi mạch được phát triển.
3.1 Nghiên cứu lý thuyết
Nghiên cứu lý thuyết sẽ bao gồm việc tìm hiểu sâu về các khái niệm cơ bản của mạng nơron và thuật toán backpropagation. Các tài liệu nghiên cứu sẽ được phân tích để hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động của mạng nơron và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của thuật toán. Bên cạnh đó, việc tìm hiểu về công nghệ FPGA và ngôn ngữ mô tả phần cứng Verilog cũng sẽ được thực hiện để chuẩn bị cho giai đoạn thiết kế thực nghiệm. Mục tiêu của giai đoạn này là xây dựng nền tảng kiến thức vững chắc cho việc phát triển kiến trúc vi mạch trong các giai đoạn tiếp theo.
