An ART1 microchip and its use in multi-ART1 systems

Recently, a real-time clustering microchip neural engine based on the ART1 architecture has been reported. Such chip is able to cluster 100-b patterns into up to 18 categories at a speed of 1.8 μs per pattern. However, that chip rendered an extremely high silicon area consumption of 1 cm2, and consequently an extremely low yield of 6%. Redundant circuit techniques can be introduced to improve yield performance at the cost of further increasing chip size. In this paper we present an improved ART1 chip prototype based on a different approach to implement the most area consuming circuit elements of the first prototype: an array of several thousand current sources which have to match within a precision of around 1%. Such achievement was possible after a careful transistor mismatch characterization of the fabrication process (ES2-1.0 μm CMOS). A new prototype chip has been fabricated which can cluster 50-b input patterns into up to ten categories. The chip has 15 times less area, shows a yield performance of 98%, and presents the same precision and speed than the previous prototype. Due to its higher robustness multichip systems are easily assembled. As a demonstration we show results of a two-chip ART1 system, and of an ARTMAP system made of two ART1 chips and an extra interfacing chip

An ART1 microchip and its use in multi-ART1 systems

Recently, a real-time clustering microchip neural engine based on the ART1 architecture has been reported. Such chip is able to cluster 100-b patterns into up to 18 categories at a speed of 1.8 μs per pattern. However, that chip rendered an extremely high silicon area consumption of 1 cm2, and consequently an extremely low yield of 6%. Redundant circuit techniques can be introduced to improve yield performance at the cost of further increasing chip size. In this paper we present an improved ART1 chip prototype based on a different approach to implement the most area consuming circuit elements of the first prototype: an array of several thousand current sources which have to match within a precision of around 1%. Such achievement was possible after a careful transistor mismatch characterization of the fabrication process (ES2-1.0 μm CMOS). A new prototype chip has been fabricated which can cluster 50-b input patterns into up to ten categories. The chip has 15 times less area, shows a yield performance of 98%, and presents the same precision and speed than the previous prototype. Due to its higher robustness multichip systems are easily assembled. As a demonstration we show results of a two-chip ART1 system, and of an ARTMAP system made of two ART1 chips and an extra interfacing chip. © 1997 IEEE.Peer Reviewe

A Low-Power Current Mode Fuzzy-ART Cell

This paper presents a very large scale integration (VLSI) implementation of a low-power current-mode fuzzy-adaptive resonance theory (ART) cell. The cell is based on a compact new current source multibit memory cell with online learning capability. A small prototype of the designed cell and its peripheral block has been fabricated in the AustriaMicroSystems (AMS)-0.35- m technology. The cell occupies a total area of 44 34 m and consumes a maximum current of 22 nA

Sistema adaptativo neural para compressão sequencial e classificação de textos

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 2001.O contexto de crescente disponibilidade de informação textual em formato digital evidencia a importância de mecanismos de compactação de dados sem perda e de classificação automática de textos para a gestão de informações. Esta dissertação apresenta um novo sistema para compressão de dados sem perda, utilizando uma rede neural artificial baseada na Teoria da Ressonância Adaptativa (Adaptive Resonance Theory - ART) para modelagem preditiva de seqüências discretas. Uma rede fuzzy ARTMAP modificada gera modelos para estimações probabilísticas e é integrada a um codificador aritmético. O sistema adaptativo neural de compressão desenvolvido realiza o aprendizado incremental dos padrões observados nas seqüências apresentadas, executando a compactação seqüencial e a descompactação exata de seqüências discretas sem conhecimento prévio da estrutura estatística da fonte das mensagens. O sistema foi testado diante de uma base de dados pública para benchmark (formada por arquivos binários e de texto) para avaliação de seu desempenho em relação a compactadores de texto tradicionais, atingindo taxas de compressão melhores que o software gzip. Além da viabilidade de utilização da rede neural proposta no estágio de modelagem do processo de compressão sem perda, a capacidade do sistema desenvolvido foi testada em duas tarefas de classificação automática de textos: identificação de idiomas e classificação por gênero de textos. A classificação por gênero de textos, por meio da abordagem do presente trabalho, visa designar textos a classes de publicações digitais, conforme a similaridade em relação ao modelo que representa cada classe. A técnica neural de compressão foi aplicada a estas tarefas, medindo a entropia cruzada entre cada exemplar de teste e um modelo gerado. A similaridade entre uma seqüência de texto e cada uma das classes é determinada autonomamente pelo sistema, sem a pré-definição de atributos ou conhecimento analítico sobre o texto ou um idioma específico. Na tarefa de identificação de idiomas todos os itens de teste foram perfeitamente reconhecidos e na tarefa de classificação por gênero de textos o sistema classificou corretamente 95,83% dos exemplares de teste apresentados. A compressão sem perda de seqüências discretas propicia um ambiente para estudo do comportamento da rede neural proposta em tarefas que requerem adaptação e estimação probabilística on-line. Além da compressão de dados sem perda, o sistema neural desenvolvido pode ser aplicado a outras áreas que requerem aprendizado de padrões, modelagem preditiva e classificação de seqüências, como descoberta de conhecimento em bases de dados para gestão de informações e inteligência de negócios