I. Giới thiệu về Neural Network và FPGA
Neural Network, hay còn gọi là Mạng nơ-ron, là một mô hình toán học mô phỏng hoạt động của não người. Nó bao gồm nhiều lớp neuron, trong đó mỗi neuron nhận tín hiệu đầu vào và tạo ra tín hiệu đầu ra. FPGA (Field Programmable Gate Array) là một loại mạch tích hợp có thể lập trình lại, cho phép người dùng thiết kế và triển khai các mạch điện tử theo yêu cầu. Việc kết hợp Neural Network với FPGA mang lại lợi ích lớn trong việc tăng tốc độ xử lý và khả năng thực hiện các tác vụ phức tạp trong thời gian thực. Theo nghiên cứu, việc sử dụng FPGA cho Nhận dạng chữ số viết tay có thể cải thiện đáng kể hiệu suất so với các phương pháp truyền thống. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng như Computer Vision và Xử lý ảnh, nơi mà thời gian thực là yếu tố quyết định.
1.1 Lịch sử hình thành và phát triển của Neural Network
Lịch sử của Neural Network bắt đầu từ những năm 1940, khi Warren McCulloch và Walter Pitts giới thiệu mô hình mạng neuron đầu tiên. Qua nhiều thập kỷ, Học sâu (Deep Learning) đã phát triển mạnh mẽ, đặc biệt là sau khi thuật toán lan truyền ngược (backpropagation) được phát triển vào năm 1986. Sự phát triển của Neural Network đã mở ra nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực như Thị giác máy tính và Nhận dạng chữ số viết tay. Các nghiên cứu gần đây cho thấy rằng Học sâu có thể đạt được độ chính xác cao trong việc phân loại hình ảnh, đặc biệt là với bộ dữ liệu MNIST, nơi mà độ chính xác có thể đạt trên 90%.
II. Thiết kế Neural Network với MATLAB
Quá trình thiết kế Neural Network bắt đầu bằng việc sử dụng MATLAB để huấn luyện mô hình. Bộ dữ liệu chữ số viết tay MNIST được sử dụng để kiểm tra độ chính xác của mô hình. Các bước tiền xử lý dữ liệu bao gồm chuẩn hóa và phân chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra. Sau khi huấn luyện, mô hình được kiểm tra để đánh giá hiệu suất. Kết quả cho thấy rằng mô hình có thể đạt được độ chính xác lên đến 94% trên tập kiểm tra. Việc tối ưu hóa kích thước của Neural Network là rất quan trọng để đảm bảo rằng mô hình có thể được triển khai hiệu quả trên FPGA. Các thuật toán như Gradient Descent được sử dụng để điều chỉnh các tham số của mô hình nhằm giảm thiểu sai số giữa đầu ra thực tế và đầu ra kỳ vọng.
2.1 Huấn luyện và kiểm tra Neural Network
Quá trình huấn luyện Neural Network trên MATLAB bao gồm nhiều lần lặp lại để tìm ra mô hình tối ưu. Mỗi lần huấn luyện, kích thước của mô hình được giảm xuống để tìm ra cấu trúc nhỏ nhất mà vẫn đảm bảo độ chính xác trên 90%. Việc kiểm tra mô hình được thực hiện trên tập dữ liệu MNIST, nơi mà các chữ số viết tay được phân loại. Kết quả kiểm tra cho thấy rằng mô hình có khả năng nhận dạng chính xác các chữ số, điều này chứng tỏ tính khả thi của việc triển khai mô hình trên FPGA. Việc sử dụng MATLAB cho phép thực hiện các phép toán phức tạp một cách dễ dàng và nhanh chóng, đồng thời cung cấp các công cụ mạnh mẽ để phân tích và đánh giá kết quả.
III. Thiết kế Neural Network trên FPGA
Sau khi hoàn thành quá trình huấn luyện trên MATLAB, mô hình Neural Network được triển khai trên FPGA. Yêu cầu kỹ thuật cho thiết kế bao gồm đầu vào và đầu ra của mô hình, cũng như kế hoạch kiểm chứng. Thiết kế RTL (Register Transfer Level) được thực hiện để đảm bảo rằng mô hình có thể hoạt động hiệu quả trên phần cứng. Kết quả kiểm chứng cho thấy thiết kế đạt yêu cầu kỹ thuật với độ bao phủ chức năng 100%. Việc thống kê trễ xử lý trung bình cho từng chữ số cũng được thực hiện, từ đó rút ra nhận xét về tính khả thi của thiết kế trong các ứng dụng thời gian thực. Việc sử dụng FPGA cho phép tăng tốc độ xử lý và giảm thiểu thời gian phản hồi, điều này rất quan trọng trong các hệ thống nhận dạng hình ảnh.
3.1 Kế hoạch kiểm chứng và kết quả
Kế hoạch kiểm chứng được xây dựng dựa trên các yêu cầu kỹ thuật đã đề ra. Thiết kế testbench được thực hiện để kiểm tra tính chính xác và hiệu suất của mô hình. Kết quả kiểm chứng cho thấy rằng thiết kế không chỉ đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật mà còn hoạt động ổn định trong các điều kiện khác nhau. Thống kê trễ xử lý cho thấy rằng mô hình có thể nhận dạng chữ số trong thời gian thực, điều này mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong các hệ thống nhận dạng tự động. Việc triển khai Neural Network trên FPGA không chỉ giúp cải thiện hiệu suất mà còn giảm thiểu chi phí so với các giải pháp phần mềm truyền thống.
