Özet: Yapay sinir ağları (YSA), sistem giriş ve çıkışları arasındaki karmaşık ilişkiyi etkili bir şekilde modelleyebilme yeteneği ile bilimsel çalışmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Güncel çalışmalarda YSA eğitiminde gradyen tabanlı algoritmaların yanında global arama özelliğine sahip algoritmalar da kullanılmaktadır. Bu çalışmada, gradyen tabanlı algoritmalardan geriye yayılım (GY) ve Levenberg & Marquardt (LM) algoritmaları ile sezgisel arama özelliğine sahip algoritmalardan parçacık sürü optimizasyon (PSO) ve yapay arı koloni (YAK) algoritmaları kullanılarak YSA eğitimi FPGA üzerinde donanımsal olarak gerçeklenmiştir. Gerçeklemelerde sağlamış olduğu dinamiklik ve hassasiyetten ötürü IEEE 754 kayan noktalı sayı formatı kullanılmıştır. FPGA üzerinde YSA gerçeklemesinde en kritik aşama olan aktivasyon fonksiyonunun gerçeklenmesinde matematiksel yaklaşımlar tercih edilmiştir. Donanımsal gerçeklemeler dinamik sistem tanıma ve araç plaka bölgesi belirleme problemleri kullanılarak test edilmiştir. Eğitilen YSA’lar eğitim fazında ağa gösterilmeyen girişçıkış örnekleri ile test edilmiş ve her örnek için yukarıda bahsi geçen algoritmaların YSA eğitimindeki başarım oranları kıyaslamalı olarak verilmiştir.
