Este documento detalla la implementación de algoritmos de Deep Learning en distintos tipos de plataformas
embebidas como son los SoC/FPGA y los microprocesadores. Además se comparan las diferencias
en términos de latencias, errores de cuantificación y recursos consumidos. Se parte de una red ya implementada
y probada, con sus bases de datos etiquetadas y separadas para realizar la implementación. El
problema que trata de resolver se utilizará como base, pero debido a que se quieren probar diversas arquitecturas
como perceptron multicapa, redes convolucionales y las recurrentes, se resolverá modificando
la estructura de la red neuronal con redes alternativas a las propuestas en dicho trabajo.This document details the implementation procedure of different Deep Learning algorithms in embedded
platforms such as SoC/FPGA or Microprocessors. Also, the differences in terms of latency, quantification
errors and resources are compared. The start point is a tested network and its tagged database. This
network will be modified in order to try different types of networks such as Multilayer perceptron,
Convolutional Network and Recurrent Network.Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación (M125
