Resumen de Diseño VLSI de un sistema para el control de tráfico ATM basado en redes neuronales
Alejandro Soult, Juan Ramón Heredia Larrubia, Gabriel Valencia Miranda, Francisco Sandoval Hernández
En este artículo se propone una arquitectura digital para la implementación de una red neuronal multicapa con sistema de aprendizaje back-propagation, de aplicación específica al control de tráfico ATM en una red de comunicaciones de banda ancha. El aprendizaje se realiza on-chip, lo cual permite que el sistema sea totalmente autónomo, sin depender de un host para dicha fase, aumentando la velocidad del sistema.
La red estará compuesta concretamente por tres capas, con diez neuronas de entrada, diez ocultas y una de salida, siguiendo una filosofía de diseño de minimización del hardware. Como punto importante se detalla la realización de una función de tipo sigmoide a partir de un número bastante reducido de elementos.
