Optimized Cellular Neural Network Universal Machine emulation on FPGA

Giovanni Egidio Pazienza, Jordi Bellana-Camañes, Jordi Riera-Baburés, Xavier Vilasís-Cardona, Marco Antonio Moreno-Armendáriz, Marco Balsi

Producción científica: Contribución a una conferenciaArtículo

Resumen

An FPGA architecture to emulate a single-layer Cellular Neural Network - Universal Machine (CNN-UM) is proposed. It is based on a fast realization of the CNN convolution operation on the parallel hardware of the FPGA. The setup is capable of performing a CNN iteration over a 30×30 pixel image in less than 30 μs. Moreover, this platform has been used to realize the visual system of an autonomous mobile robot. © 2007 IEEE.
Idioma originalInglés estadounidense
Páginas815-818
Número de páginas733
DOI
EstadoPublicada - 25 ago. 2008
EventoEuropean Conference on Circuit Theory and Design 2007, ECCTD 2007 -
Duración: 25 ago. 2008 → …

Conferencia

ConferenciaEuropean Conference on Circuit Theory and Design 2007, ECCTD 2007
Período25/08/08 → …

Huella

Profundice en los temas de investigación de 'Optimized Cellular Neural Network Universal Machine emulation on FPGA'. En conjunto forman una huella única.

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