Hardware representation of perceptron as a base site of neuronet

Authors

  • V. P. Kozhemyako Vinnytsia National Technical University
  • T. B. Martyniuk Vinnytsia National Technical University
  • A. V. Kozhemyako Vinnytsia National Technical University
  • O. S. Vasylkiva Vinnytsia National Technical University
  • O. V. Kitaichyk Vinnytsia National Technical University, NERA Economic Consulting

Keywords:

perceptron, artificial neural network, neurochip

Abstract

The article discusses the features of the model implementation perceptron by modeling formal neuron as a threshold, and linear and linear with saturation activation functions. An implementation of the perceptron as a device to simulate the neuron.

Author Biographies

V. P. Kozhemyako, Vinnytsia National Technical University

Honored Master of Sciences and Engineering of Ukraine, Academician of the Academy of Engineering Sciences of Ukraine, Dr. Sc. (Eng.), Professor, Head of the Chair of Laser and Optoelectronic Technique

T. B. Martyniuk, Vinnytsia National Technical University

Dr. Sc. (Eng.), Professor of the Chair of of Laser and Optoelectronic Technique

A. V. Kozhemyako, Vinnytsia National Technical University

Cand. Sc. (Eng.), Assistant Professor of the Chair of Laser and Optoelectronic Technique

O. S. Vasylkiva, Vinnytsia National Technical University

Post-Graduate Student ov the Chair of Laser and Optoelectronic Technique

O. V. Kitaichyk, Vinnytsia National Technical University, NERA Economic Consulting

Senior Consultant of NERA Economic Consulting, New York, USA

References

1. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика / Ф. Уоссермен; пер. с англ. — М. : Мир, 1992. — 240 с.
2. 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.
3. 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.
4. Комарцова Л. Г. Нейрокомпьютеры: учеб. пособие для вузов / Л. Г. Комарцова, А. В. Максимов. — М. : Изд-во М ГТУ и м. Н . Э. Баумана, 2002. — 320 с. — ISBN 5-7038-1908-3.
5. 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.
6. 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. 7. Мартинюк Т. Б. Рекурсивні алгоритми багатооперандної обробки інформації / Т. Б. Мартинюк. — Вінниця : УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2000. — 216 с. — ISBN 966-7199-98-3.
8. Кожем’яко В. П. Квантові перетворювачі на оптоелектронних логіко-часових середовищах для око-процесорної обробки зображень / В. П. Кожем’яко, Т. Б. Мартинюк, О. І. Суприган, Д. І. Клімкіна. — Вінниця : УНІВЕРСУМ—Вінниця, 2007. — 126 с. — ISBN 978-966-641-219-8.
9. J. Basak, B. Chanda, D. D. Majumder, On edge and line linking in graylevel images with connectionist models, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 24 (3) (1994) 413-428.
10. M. N. Ahmed, A. A. Farag, Two-stage neural network for volume segmentation of medical images, Pattern Recognition Letters 18 (11-13) (1997) 1143-1151.
11. Пат. 38491 Україна, МПК8 G 06 G 7/00. Пристрій для моделювання нейрона / Т. Б. Мартинюк, Л. М. Куперштейн, І. В. Мороз, О. І. Чечельницький; Вінниц. нац. техн. ун-т. — № u200810096; заявл. 04.08.2008; опубл. 12.01.2009, Бюл. № 1.

Downloads

Abstract views: 494

How to Cite

[1]
V. P. Kozhemyako, T. B. Martyniuk, A. V. Kozhemyako, O. S. Vasylkiva, and O. V. Kitaichyk, “Hardware representation of perceptron as a base site of neuronet”, Опт-ел. інф-енерг. техн., vol. 28, no. 2, pp. 48–55, Feb. 2015.

Issue

Section

OptoElectronic/Digital Methods and Systems for Image/Signal Processing

Metrics

Downloads

Download data is not yet available.

Most read articles by the same author(s)

1 2 3 4 5 6 > >>