Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U002656, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Назва роботи ОПТИМІЗАЦІЯ ОБЧИСЛЕННЯ НЕЙРОМЕРЕЖ ЗА ДОПОМОГОЮ ВИКОРИСТАННЯ ЦІЛОЧИСЕЛЬНОЇ АРИФМЕТИКИ Автор Zakovorotnyi OleksandrKhulap AndriiZakovorotnyi OleksandrKhulap Andrii Дата публікації 30-04-2024 Постачальник інформації Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Першоджерело https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3360 Видання Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Опис Більшість пристроїв-датчиків в системах інтернету речей базуються на енергоефективних мікроконтролерах, обчислювальні ресурси яких обмежені, як і обсяги наявної пам’яті. Підвищення захищеності використання таких пристроїв за допомогою нейромереж є важливою та актуальною проблемою. В статті описана можливість використання штучних нейронних мереж у малих мікроконтролерах з обмеженими ресурсами. Мета даної роботи полягає у перевірці можливості обчислення нейромереж на базі цілочисельної арифметики задля зменшення часу обчислення нейромережі та виключення операцій по нормалізації даних, а також оцінка доцільності використання таких нейромереж у сфері безпеки інтернету речей у порівнянні з традиційними методами, такими як чорні та білі списки. Отримані наступні результати: при переході на цілочисельну арифметику, у порівнянні з плаваючою точкою, точність обчислень результату знаходиться у межах допустимої похибки навчання нейромережі, тобто не змінилася. Час виконання зменшився на 30-96%, в залежності від архітектури мікроконтролеру. Розмір програми знизився на 22-48% також в залежності від архітектури мікроконтролеру. Висновки. Було доказано можливість та доцільність використання нейромереж, оптимізованих для мікроконтролерів з обмеженими ресурсами. Це підвищить захищеність систем інтернету речей особливо перед загрозами автентифікації пристроїв та виявленню вторгнень. Визначено перспективи подальших досліджень. Додано в НРАТ 2026-04-19 Закрити