3ª Fase - Separação de atividades

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Criação/Edição de blocos básicos:

• Adder: modificar para que seja capaz de subtrair também. A + B ou A - B à depender de uma entrada do tipo bit chamada M. é necessário criar/modificar um arquivo de testbench para atestar devidamente seu funcionamento - @NWYxGabriel
• Mul: Criar uma pasta chamada Mul onde uma entidade chamada Mul deve ser criada e testada com seu respectivo testbench. O tamanho das entadas deve ser definida através de um generic. A saída sempre tem o dobro do tamanho das entradas. Deve ser usada a biblioteca numeric_std - @jvmaced0
• Div: Criar uma pasta chamada Div onde uma entidade chamada Div deve ser criada e testada com seu respectivo testbench. O tamanho das entadas deve ser definida através de um generic. A saída sempre tem o dobro do tamanho das entradas. Deve ser usada a biblioteca numeric_std - @KawanTargino
• ReLU: Criar uma pasta chamada ReLU onde uma entidade chamada relu deve ser criada e testada com seu respectivo testbench. O tamanho da entrada deve ser definida através de um generic. A saída sempre tem o mesmo tamanho da entrada. A função ReLU é uma função de ativação muito usada em redes neurais e funciona como descrito no link: https://machinelearningmastery.com/rectified-linear-activation-function-for-deep-learning-neural-networks/. Assuma que o MSB sempre carrega o bit de sinal - @LuizFelipeMVF31

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ReLU: Criar uma pasta chamada ReLU onde uma entidade chamada relu deve ser criada e testada com seu respectivo testbench. O tamanho da entrada deve ser definida através de um generic. A saída sempre tem o mesmo tamanho da entrada. A função ReLU é uma função de ativação muito usada em redes neurais e funciona como descrito no link: https://machinelearningmastery.com/rectified-linear-activation-function-for-deep-learning-neural-networks/. Assuma que o MSB sempre carrega o bit de sinal - @LuizFelipeMVF31

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# Na construção de um neurônio do tipo perceptron precisamos de 3 elementos básicos: Circuitos Multiplicadores, Circuitos Somadores e Circuitos que funcionam como as Funções de Ativação, como pode ser visto na figura. Dessa forma não será necessária a utilização de estruturas de memória como latches, flifp-flops e seus derivados.