Registration Number
2119U010701, Article
popup.category
Стаття
Title
Designing of array neuron-equivalentors with a quasi-universal activation function for creating a self-learning equivalent- convolutional neural structures
popup.author
Krasilenko V. G.
Lazarev A. A.
Sheremeta A. P.
Красиленко В. Г.
Лазарєв О. О.
Шеремета О. П.
Krasilenko V. G.
Lazarev A. A.
Sheremeta A. P.
popup.publication
01-03-2019
popup.source_user
Вінницький національний технічний університет
popup.source
http://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/25889
popup.publisher
Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба
Description
У роботі розглянуто нагальну потребу створення високоефективних апаратних прискорювачів для алгоритмів машинного навчання, зокрема згорткових і глибоких нейронних мереж, моделей асоціативної пам’яті, кластеризації та розпізнавання образів. Наведено короткий огляд наших пов’язаних робіт щодо переваг еквівалентних моделей (ЕМ) для проєктування біонспірованих систем. Такі ЕМ-парадигми є дуже перспективними для оброблення, кластеризації, розпізнавання, зберігання зображень великого розміру, сильно корельованих і з високим рівнем шуму та для створення машини неконтрольованого навчання. Оскільки базовими вузлами ЕМ є векторно-матричні (матрично-тензорні) процедури з неперервно-логічними операціями, такими як нормалізовані векторні операції «еквівалентність», «нееквівалентність» тощо, у цій роботі розглянуто нові концептуальні підходи до проєктування повномасштабних матриць таких нейронів-еквівалентаторів (НЕ) з розширеною функціональністю, зокрема з різними функціями активації. Наш підхід ґрунтується на використанні аналогових і змішаних (зі спеціальним кодуванням) методів реалізації необхідних операцій, побудові НЕ (з кількістю синапсів від 8 до 128 і більше) та їхніх базових комірок, вузлів на основі фоточутливих елементів і струмових дзеркал. Результати моделювання показують, що ефективність НЕ щодо енергомісткості оцінюється величиною не менше 10^12 арифм. оп./с на Вт і може бути підвищена. Результати підтверджують коректність можливості створення НЕ та MIMO-структур на їх основі.
popup.nrat_date
2026-10-30