ОРГАНІЗАЦІЯ БАЗОВИХ НЕЙРОСТРУКТУР
Ключові слова:
формальний нейрон, нейрочип, функція активації нейронаАнотація
Розглянуто особливості математичної моделі формального нейрона. Проаналізовано способи апаратної реалізації формального нейрона у вигляді нейрочипа. Визначено напрямки вдосконалення моделі формального нейрона.Посилання
1. Галушкин А.И. Нейрокомпьютеры. Кн. 3: учеб. пособие для вузов / общ. ред. А.И. Галушкина. – М.: ИПРЖР, 2000. – 528 с. (Нейрокомпьютеры и их применение). ISBN 5-93108-007-4.
2. Хайкин С. Нейронные сети: Полный курс / С. Хайкин; пер. с англ. – 2-е изд. – М.: ООО "И.Д. Вильямс", 2006. – 1104 с. ISBN 5-8459-0890-6.
3. Комарцова Л.Г. Нейрокомпьютеры: учеб. пособие для вузов / Л.Г. Комарцова, А.В. Максимов. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. – 320 с. ISBN 5-7038-1908-3.
4. Круглов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В.В. Круглов, В.В. Борисов. – 2-е изд. – М.: Горячая линия-Телеком, 2002. – 382 с. ISBN 5-93517-031-0.
5. Калан Р. Основные концепции нейронных сетей / Р. Калан; пер. с англ. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2001. – 288 с. ISBN 5-8459-0210-X.
6. Мартинюк Т.Б. Рекурсивні алгоритми багатооперандної обробки інформації / Т.Б. Мартинюк. – Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2000. – 216 с. ISBN 966-7199-98-3.
7. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика / Ф. Уоссермен; пер. с англ. – М.: Мир, 1992. – 240 с.
8. The neural and neural-like networks: synthesis, realization, application and future / V.V. Hrytsyk, N.N. Aisenberg, R.A. Bun et. al. // Інформаційні технології і системи. – 1998. – Т. 1, № 1/2. – С. 15-55.
9. Гудим В.В. Побудова нейронної мережі для обробки мовних сигналів / В.В. Гудим, Ю.М. Романишин // Вісник Житомирського інженерно-технологічного інституту. – 2002. – Спецвипуск. – С. 186-191.
10. Кабачій В.В. Використання інтелектуальних технологій для аналізу та прогнозування динаміки цінових коливань / В.В. Кабачій, К.Д. Сторожук, А.В. Шкарпета // Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – 2005. – № 3. – С. 102-107.
11. Чорненький В.І. Використання моделей нейронних мереж при тестовому контролі обчислювальних пристроїв / В.І. Чорненький, В.М. Чешун, С.В. Глущак // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах: зб. наук. праць. – Хмельницький: ТУП, 1999. – С. 167-171.
12. Локазюк В.М. Засоби діагностування мікропроцесорних пристроїв на базі штучних нейронних мереж із змінними параметрами / В.М. Локазюк, В.М. Чешун, В.І. Чорненький // Контроль та управління в складних системах (КУСС-2003): VII міжнар. конф., 8-11 жовтня 2003 р.: матер. – Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2003. – С. 78- 83.
13. Кириченко Н.Ф. Псевдообращение матриц в проблеме проектирования ассоциативной памяти / Н.Ф. Кириченко, А.М. Резник, С.П. Щетенюк // Кибернетика и системный анализ. – 2001. – № 3.
– С. 18-28.
14. Искусственный нейрон. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.microelectronic.ru
15. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский; пер. с польск. И.Д. Рудинского. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 344 с. ISBN 5-279-02567-4.
16. Комашинский В.И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи / В.И. Комашинский, Д.А. Смирнов. – М.: Горячая линия-Телеком, 2003. – 94 с. ISBN 5-93517-094-9.
17. Усков А.А. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечёткая логика / А.А. Усков, А.В. Кузьмин. – М.: Горячая линия-Телеком, 2001. – 143 с. ISBN 5- 93517-181-3.
18. Минаев Ю.Н. Методы и алгоритмы решения задач идентификации и прогнозирования в условиях неопределённости в нейросетевом логическом базисе / Ю.Н. Минаев, О.Ю. Филимонова, Бернамеур Лиес. – М.: Горячая линия-Телеком, 2003. – 205 с. ISBN 5-93517-129-5
19. СБИС для распознавания образов и обработки изображений; под ред. К. Фу; пер с англ. – М.: Мир, 1988. – 248 с. ISBN 5-03-001092-0.
20. Бреус В.В. Модель "быстрого нейрона" на основе разрядно-параллельных алгоритмов. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.ccsu.crimea.ua/eng/conf/ioi2000/list.html
21. Аверьян Э.Д. Ассоциативная нейронная сеть СМАС. Ч. 1. Структура, объём памяти, обучение и базисные функции / Э.Д. Аверьян // Информационные технологии. – 1997. – № 5. – С. 6-14.
22. Аверьян Э.Д. Ассоциативная нейронная сеть СМАС. Ч. 2. Процессы обучения, ускоренное обучение, влияние помех, устранение влияния помех в двухслойной сети / Э.Д. Аверьян // Информационные технологии. – 1997. – № 6.
23. А. с. 1645973 СССР, МКИ5 G 06 G 7/60. Устройство для моделирования нейрона / А.В. Савельев, Н.А. Савельев, А.А. Колесников, А.Г. Жуков (СССР). – № 4676407/14; заявл. 11.04.89; опубл. 30.04.91, Бюл. № 16.
24. Пат. 25525 Україна, МПК6 G 06 G 7/60. Пристрій для моделювання нейрона / А.А. Смеров, Ю.М. Романишин, Ю.М. Сліпченко; Держ. ун-т "Львівська політехніка". – № 97010322; заявл. 27.01.97; опубл. 25.12.98, Бюл. № 6.
25. Пат. 3276 Україна, МПК7 G 06 G 7/60. Гармонічний персептрон / О.В. Іванівський; заявник і патентовласник О.В. Іванівський. – № 20031110373; заявл. 17.11.2003; опубл. 15.11.2004, Бюл. № 11.
26. Ансамблевые нейронные сети. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.rae.ru/use/?section=content&op=show_article
27. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М.Т. Джонс; пер. с
англ. – М.: ДМК Пресс, 2004. – 312 с. ISBN 5-94074-275-0.
28. Хохлюк В.И. Параллельные алгоритмы целочисленной оптимизации / В.И. Хохлюк. – М.: Радио и связь, 1987. – 224 с.
29. Системы параллельной обработки; под ред. Д. Ивенса; пер. с англ. – М.: Мир, 1985. – 416 с.
30. Загоруйко Л.В. Семантичний підхід до створення просторових нейронних мереж / Л.В. Загоруйко, Л.І. Тимченко // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 1999. – № 1. – С. 23-29.
31. Обзор элементной базы аппаратных реализаций нейронных сетей [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.reshebnik.net.ru
32. Рибак Л.П. Дослідження можливості виникнення автоколивальних процесів в структурній схемі моделі нейрона з пороговою функцією активації та розробка конструкції моделі з метою створення конструкції медичного інтелектуального наноробота / Л.П. Рибак // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах . – 2004. – №1. – С. 189-193.
33. Каляев А.В. Математические модели нейронов и их компьютерная реализация / А.В. Каляев, Г.А. Гуляев // Известия вузов. Электроника. –1998. – №2. – С. 77-83.
34. Перцептрон – система распознавания образов; под ред. А.Г. Ивахненко. – К.: Наук. думка, 1975. – 431 с.
35. Рабинович З.Л. Типовые операции в вычислительных машинах / З.Л. Рабинович, В.А. Раманаускас. – К.: Техника, 1980. – 264 с.
36. Справочник по цифровой схемотехнике / В.И. Зубчук, В.П. Сигорский, А.Н. Шкуро. – К.: Техника, 1990. – 448 с. ISBN 5-335-00584-Х.
37. Мартинюк Т.Б. Порівняльний аналіз способів реалізації оператора групового підсумовування / Т.Б. Мартинюк // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 1998. – № 3. – С. 48-52.
38. Мартынюк Т.Б. Особенности математической модели дискретного SM-преобразования / Т.Б. Мартынюк, В.В. Хомюк // Математичні машини і системи. – 2010. – № 4. – С. 145-155.
39. Гамаюн В.П. О развитии многооперандных вычислительных структур / В.П. Гамаюн // Управляющие системы и машины. – 1990. – № 4. – С. 31-33.
40. Гамаюн В.П. Организация макрооператорной обработки в многооперандных вычислительных структурах / В.П. Гамаюн // Управляющие системы и машины. – 1995. – № 6. – С. 17-25.
41. Гамаюн В.П. Способ ускоренного преобразования многорядного кода в однорядный / В.П. Гамаюн // Управляющие системы и машины. – 1995. – № 4/5. – С. 10-14.
42. Свечников С.В. Квазиимпульсно-потенциальные оптоэлектронные элементы и устройства логико- временного типа / С.В. Свечников, В.П. Кожемяко, Л.И. Тимченко. – К.: Наукова думка, 1987. – 256 с.
43. Тимченко Л.И. Поход к организации многоуровневой схемы систолических вычислений / Л.И. Тимченко, Т.Б. Мартынюк, Л.В. Загоруйко // Электронное моделирование. – 1998. – Т. 20, № 5. – С. 33-42.
44. Мартынюк Т.Б. Модель порогового нейрона на основе параллельной обработки по разностным срезам / Т.Б. Мартынюк // Кибернетика и системный анализ. – 2005. – № 4. – С. 78-89.
45. Мартинюк Т.Б. Методи та засоби паралельних перетворень векторних масивів даних / Т.Б. Мартинюк, В.В. Хом’юк. – Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2005. – 203 с. ISBN 966-641- 114-8.
2. Хайкин С. Нейронные сети: Полный курс / С. Хайкин; пер. с англ. – 2-е изд. – М.: ООО "И.Д. Вильямс", 2006. – 1104 с. ISBN 5-8459-0890-6.
3. Комарцова Л.Г. Нейрокомпьютеры: учеб. пособие для вузов / Л.Г. Комарцова, А.В. Максимов. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. – 320 с. ISBN 5-7038-1908-3.
4. Круглов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / В.В. Круглов, В.В. Борисов. – 2-е изд. – М.: Горячая линия-Телеком, 2002. – 382 с. ISBN 5-93517-031-0.
5. Калан Р. Основные концепции нейронных сетей / Р. Калан; пер. с англ. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2001. – 288 с. ISBN 5-8459-0210-X.
6. Мартинюк Т.Б. Рекурсивні алгоритми багатооперандної обробки інформації / Т.Б. Мартинюк. – Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2000. – 216 с. ISBN 966-7199-98-3.
7. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика / Ф. Уоссермен; пер. с англ. – М.: Мир, 1992. – 240 с.
8. The neural and neural-like networks: synthesis, realization, application and future / V.V. Hrytsyk, N.N. Aisenberg, R.A. Bun et. al. // Інформаційні технології і системи. – 1998. – Т. 1, № 1/2. – С. 15-55.
9. Гудим В.В. Побудова нейронної мережі для обробки мовних сигналів / В.В. Гудим, Ю.М. Романишин // Вісник Житомирського інженерно-технологічного інституту. – 2002. – Спецвипуск. – С. 186-191.
10. Кабачій В.В. Використання інтелектуальних технологій для аналізу та прогнозування динаміки цінових коливань / В.В. Кабачій, К.Д. Сторожук, А.В. Шкарпета // Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. – 2005. – № 3. – С. 102-107.
11. Чорненький В.І. Використання моделей нейронних мереж при тестовому контролі обчислювальних пристроїв / В.І. Чорненький, В.М. Чешун, С.В. Глущак // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах: зб. наук. праць. – Хмельницький: ТУП, 1999. – С. 167-171.
12. Локазюк В.М. Засоби діагностування мікропроцесорних пристроїв на базі штучних нейронних мереж із змінними параметрами / В.М. Локазюк, В.М. Чешун, В.І. Чорненький // Контроль та управління в складних системах (КУСС-2003): VII міжнар. конф., 8-11 жовтня 2003 р.: матер. – Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2003. – С. 78- 83.
13. Кириченко Н.Ф. Псевдообращение матриц в проблеме проектирования ассоциативной памяти / Н.Ф. Кириченко, А.М. Резник, С.П. Щетенюк // Кибернетика и системный анализ. – 2001. – № 3.
– С. 18-28.
14. Искусственный нейрон. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.microelectronic.ru
15. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский; пер. с польск. И.Д. Рудинского. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 344 с. ISBN 5-279-02567-4.
16. Комашинский В.И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи / В.И. Комашинский, Д.А. Смирнов. – М.: Горячая линия-Телеком, 2003. – 94 с. ISBN 5-93517-094-9.
17. Усков А.А. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечёткая логика / А.А. Усков, А.В. Кузьмин. – М.: Горячая линия-Телеком, 2001. – 143 с. ISBN 5- 93517-181-3.
18. Минаев Ю.Н. Методы и алгоритмы решения задач идентификации и прогнозирования в условиях неопределённости в нейросетевом логическом базисе / Ю.Н. Минаев, О.Ю. Филимонова, Бернамеур Лиес. – М.: Горячая линия-Телеком, 2003. – 205 с. ISBN 5-93517-129-5
19. СБИС для распознавания образов и обработки изображений; под ред. К. Фу; пер с англ. – М.: Мир, 1988. – 248 с. ISBN 5-03-001092-0.
20. Бреус В.В. Модель "быстрого нейрона" на основе разрядно-параллельных алгоритмов. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.ccsu.crimea.ua/eng/conf/ioi2000/list.html
21. Аверьян Э.Д. Ассоциативная нейронная сеть СМАС. Ч. 1. Структура, объём памяти, обучение и базисные функции / Э.Д. Аверьян // Информационные технологии. – 1997. – № 5. – С. 6-14.
22. Аверьян Э.Д. Ассоциативная нейронная сеть СМАС. Ч. 2. Процессы обучения, ускоренное обучение, влияние помех, устранение влияния помех в двухслойной сети / Э.Д. Аверьян // Информационные технологии. – 1997. – № 6.
23. А. с. 1645973 СССР, МКИ5 G 06 G 7/60. Устройство для моделирования нейрона / А.В. Савельев, Н.А. Савельев, А.А. Колесников, А.Г. Жуков (СССР). – № 4676407/14; заявл. 11.04.89; опубл. 30.04.91, Бюл. № 16.
24. Пат. 25525 Україна, МПК6 G 06 G 7/60. Пристрій для моделювання нейрона / А.А. Смеров, Ю.М. Романишин, Ю.М. Сліпченко; Держ. ун-т "Львівська політехніка". – № 97010322; заявл. 27.01.97; опубл. 25.12.98, Бюл. № 6.
25. Пат. 3276 Україна, МПК7 G 06 G 7/60. Гармонічний персептрон / О.В. Іванівський; заявник і патентовласник О.В. Іванівський. – № 20031110373; заявл. 17.11.2003; опубл. 15.11.2004, Бюл. № 11.
26. Ансамблевые нейронные сети. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.rae.ru/use/?section=content&op=show_article
27. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М.Т. Джонс; пер. с
англ. – М.: ДМК Пресс, 2004. – 312 с. ISBN 5-94074-275-0.
28. Хохлюк В.И. Параллельные алгоритмы целочисленной оптимизации / В.И. Хохлюк. – М.: Радио и связь, 1987. – 224 с.
29. Системы параллельной обработки; под ред. Д. Ивенса; пер. с англ. – М.: Мир, 1985. – 416 с.
30. Загоруйко Л.В. Семантичний підхід до створення просторових нейронних мереж / Л.В. Загоруйко, Л.І. Тимченко // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах. – 1999. – № 1. – С. 23-29.
31. Обзор элементной базы аппаратных реализаций нейронных сетей [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.reshebnik.net.ru
32. Рибак Л.П. Дослідження можливості виникнення автоколивальних процесів в структурній схемі моделі нейрона з пороговою функцією активації та розробка конструкції моделі з метою створення конструкції медичного інтелектуального наноробота / Л.П. Рибак // Вимірювальна та обчислювальна техніка в технологічних процесах . – 2004. – №1. – С. 189-193.
33. Каляев А.В. Математические модели нейронов и их компьютерная реализация / А.В. Каляев, Г.А. Гуляев // Известия вузов. Электроника. –1998. – №2. – С. 77-83.
34. Перцептрон – система распознавания образов; под ред. А.Г. Ивахненко. – К.: Наук. думка, 1975. – 431 с.
35. Рабинович З.Л. Типовые операции в вычислительных машинах / З.Л. Рабинович, В.А. Раманаускас. – К.: Техника, 1980. – 264 с.
36. Справочник по цифровой схемотехнике / В.И. Зубчук, В.П. Сигорский, А.Н. Шкуро. – К.: Техника, 1990. – 448 с. ISBN 5-335-00584-Х.
37. Мартинюк Т.Б. Порівняльний аналіз способів реалізації оператора групового підсумовування / Т.Б. Мартинюк // Вісник Вінницького політехнічного інституту. – 1998. – № 3. – С. 48-52.
38. Мартынюк Т.Б. Особенности математической модели дискретного SM-преобразования / Т.Б. Мартынюк, В.В. Хомюк // Математичні машини і системи. – 2010. – № 4. – С. 145-155.
39. Гамаюн В.П. О развитии многооперандных вычислительных структур / В.П. Гамаюн // Управляющие системы и машины. – 1990. – № 4. – С. 31-33.
40. Гамаюн В.П. Организация макрооператорной обработки в многооперандных вычислительных структурах / В.П. Гамаюн // Управляющие системы и машины. – 1995. – № 6. – С. 17-25.
41. Гамаюн В.П. Способ ускоренного преобразования многорядного кода в однорядный / В.П. Гамаюн // Управляющие системы и машины. – 1995. – № 4/5. – С. 10-14.
42. Свечников С.В. Квазиимпульсно-потенциальные оптоэлектронные элементы и устройства логико- временного типа / С.В. Свечников, В.П. Кожемяко, Л.И. Тимченко. – К.: Наукова думка, 1987. – 256 с.
43. Тимченко Л.И. Поход к организации многоуровневой схемы систолических вычислений / Л.И. Тимченко, Т.Б. Мартынюк, Л.В. Загоруйко // Электронное моделирование. – 1998. – Т. 20, № 5. – С. 33-42.
44. Мартынюк Т.Б. Модель порогового нейрона на основе параллельной обработки по разностным срезам / Т.Б. Мартынюк // Кибернетика и системный анализ. – 2005. – № 4. – С. 78-89.
45. Мартинюк Т.Б. Методи та засоби паралельних перетворень векторних масивів даних / Т.Б. Мартинюк, В.В. Хом’юк. – Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2005. – 203 с. ISBN 966-641- 114-8.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 234
Переглядів анотації: 302
Як цитувати
[1]
Т. Б. Мартинюк, А. В. Кожем’яко, Н. В. Фофанова, і А. В. Медвідь, «ОРГАНІЗАЦІЯ БАЗОВИХ НЕЙРОСТРУКТУР», Опт-ел. інф-енерг. техн., вип. 24, вип. 2, с. 27–35, Жов 2013.
Номер
Розділ
Системи технічного зору і штучного інтелекту з обробкою та розпізнаванням зображень
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
