CRASY a reconfigurable arithmetic architecture for neural networks analysis

Since a few years, neural networks analysis rouses great interests. According to this approach, the study of postulated functions in the nervous system demands some powerful simulation tools . Taking inspiration from general features of signais processing and front present tendances toward parallelism in computer architecture, we propose an efficient array processor architecture for recursive adoptive networks analysis and more generally for data (signal, image) analysis : it's the processor named CRAS Y (a systolique calculator for adaptive networks) .Depuis de nombreuses années, l'analyse de réseaux neuronaux suit un essor fantastique . L'étude suivant cette approche des fonctions postulées dans le système nerveux requiert de puissants outils de simulation . En nous inspirant à la fois des caractéristiques générales en traitement des signaux et des tendances actuelles vers le parallélisme, en matière de structures de calculateurs, nous proposons une architecture d'« array » processeur performante pour l'étude de réseaux récursifs adaptatifs en particulier et pour l'analyse de données (signal, image) en général : c'est le processeur « CRASY » (Calculateur de Réseaux Adaptatifs SYstolique)