Özet:
İnsan, bilinmeyen ve karmaşık bir ortamdaki tanıdık bir yüzü 200ms gibi kısa bir sürede tanıyabilmektedir. Yine, bir kayakçı engebeli bir pistte, dengesini yitirmeden saatte 150 km'lik yüksek bir hız ile slalom yaparak dağdan aşağı inebilmektedir. Biri görüntü tanıma işinin diğeri robotik kontrolün en uç örnekleri. Bu iki mükemmel örneğin arkasındaki mükemmel yetenek... İnsan beyni... Yapay sinir ağlarının ortaya çıkışı, insan beyninin karmaşık problemlerin çözümünde ortaya koyduğu yüksek hesaplama kabiliyetinin fark edilmesi ile başlar. Son yıllarda bu konuda birçok ağ modeli ve öğrenme algoritması sunulmuştur. Tümdevre teknolojisindeki ilerlemeler bu ağ modellerinin gerçeklenmesine imkan sağlamaktadır. Bu tez, MLP ve RBF ağlarını içeren konik kesit fonksiyonu ağları ile ilgilidir. MLP'deki karar sınırları hiperdüzlemsel (açık) RBF'teki karar sınırları hiperküreseldir (kapalı). MLP ve RBF'teki karar sınırlan konik kesit fonksiyonlarının özel bir durumudur. Konik kesit fonksiyonlar için bu karar sınırlarının dışında hiperbol, parabol, elips gibi arada kalan karar sınırları da vardır. Konik kesit fonksiyonu ağındaki temel fikir biri açık diğeri kapalı olan bu iki karar sınırını tek bir ağ modeli ile birlikte elde edebilmektedir. Bu çalışında, iki girişli ve tek katmanlı bir konik kesit fonksiyonu ağının analog CMOS tümdevre olarak tasarımı sunulmaktadır. Ağın girişler gerilimdir. Girişlerin -2V ile 2V arasındaki değişimi için devre istenilen performansı göstermektedir. Devre iki temel bloktan oluşmaktadır. İlk kısım iki girişin ağırlıklı toplamını alır. İkinci kısım girişlerin bir merkeze göre euklid mesafesini hesaplar. İlk kısım iki analog çarpıcıdan oluşur, ikinci kısım iki geçişiletkenliği elemanı, bir vektörel toplama elemanı, bir topraklanmış aktif direnç ve bir analog çarpıcıdan oluşur. Devrenin tasarımı Tübitak YİTAL 3\ım Level 3 parametrelerine göre ve serimi 3u.m proses kurallarına göre yapılmıştır.
