Registration Number
2124U014679, Article
popup.category
Article, Стаття
Title
popup.author
Krasilenko V. G.
Nikitovich D. V.
Lazarev A. A.
Красиленко В. Г.
Нікітович Д. В.
Лазарєв О. О.
popup.publication
18-12-2024
popup.source_user
Вінницький національний технічний університет
popup.source
https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/43761
popup.publisher
Національний університет водного господарства та природокористування
Description
У статті ми розглядаємо нагальну потребу у створенні високоефективних апаратних прискорювачів для машинного навчання та глибоких згорткових нейронних мереж (CNN), для асоціативних моделей пам`яті, кластеризації та розпізнавання образів. Ми показуємо короткий огляд наших пов`язаних робіт із перевагами еквівалентних моделей (ЕМ) для опису та проектування систем, натхненних біотехнологіями. Ємність нейронної мережі на основі ЕМ та її модифікацій у декілька разів перевищує кількість нейронів. Такі нейропарадигми дуже перспективні для обробки, кластеризації, розпізнавання, зберігання великого розміру, сильно корельованих, сильно зашумлених зображень і створення некерованої самонавчальної машини. А оскільки основними операційними функціональними вузлами ЕМ є такі векторно-матричні або матрично-тензорні процедури з неперервно-логічними операціями, як: нормалізовані векторні операції «еквівалентність», «нееквівалентність» та ін., то в цій роботі розглядаються нові концептуальні підходи до проектування повномасштабних масивів таких нейронів-еквівалентів (НЕ) з розширеною функціональністю, включаючи різні функції активації. Наш підхід заснований на використанні аналогових і змішаних (зі спеціальним кодуванням) методів для реалізації необхідних операцій, побудови НЕ (з кількістю синапсів від 8 до 128 і більше) і їх базових комірок, вузлів на основі фоточутливих елементів і КМОП. поточні дзеркала. Результати моделювання показують, що ефективність НЕ відносно енергоємності оцінюється на рівні не менше 10^12 а. ор. / сек на Вт і може бути збільшена. Результати підтверджують правильність концепції та можливість створення на їх основі NE та структур MIMO.
popup.nrat_date
2026-10-26
