THE CURRENT STATUS, ELEMENT BASE AND COMPARATIVE ANALYSIS OF CHARACTERISTICS NEUROCHIPS

Authors

  • V. P. Kozhemyako Vinnytsia National Technical University
  • A. V. Kozhemyako Vinnytsia National Technical University
  • O. S. Vasylkiva Vinnytsia National Technical University

Keywords:

neurocomputer, artificial neural network, neyrochyp

Abstract

In the article the basic neurocomputers developed on the basis of universal microprocessors, analyze their components. Presents the development of digital and analog neurochips and computing systems based on them. We describe the neuro-computers advanced technologies - optical, neuro-computers on the plate, and quantum.

Author Biographies

V. P. Kozhemyako, Vinnytsia National Technical University

side of Ain Academician, Professor, Head of the Department of laser and opto-electronic technology

A. V. Kozhemyako, Vinnytsia National Technical University

Ph.D., assistant professor of laser and opto-electronic technology

O. S. Vasylkiva, Vinnytsia National Technical University

graduate faculty laser and optoelectronic technology

References

1. Проблемы построения и обучения нейронных сетей / под ред. А. И. Галушкина и
В. А. Шахнова. — М. Изд-во Машиностроение. Библиотечка журнала Информационные технологии №1. 1999. 105 с.
2. А. И. Галушкин Некоторые исторические аспекты развития элементной базы вычислительных систем с массовым параллелизмом (80- и 90- годы) // Нейрокомпьютер,
№ 1. 2000. — С. 68—82
3. А. Н.Горбань, Д. А.Россиев Нейронные сети на персональном компьютере. — Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1996. — 276 с.
4. Э. Ю. Кирсанов Цифровые нейрокомпьютеры: Архитектура и схемотехника / Под ред.
А. И. Галушкина. — Казань : Казанский Гос. У-т. 1995. 131 с.
5. А. И. Власов. Аппаратная реализация нейровычислительных управляющих систем // Приборы и системы управления — 1999, № 2, С. 61—65.
6. Роберт Хехт-Нильсен Нейрокомпьютинг: история, состояние, перспективы // Открытые системы. N4. 1998.
7. А. И. Власов Нейросетевая реализация микропроцессорных систем активной акусто- и виброзащиты// Нейрокомпьютеры:разработка и применение, № 1, 2000. С. 40—44.
8. http://neurnews.iu4.bmstu.ruu.
9. http://www.module.ru.
10. П. А. Шевченко, Д. В.Фомин, В. М. Черников, П. Е. Виксне Применение микропроцессора NM6403 для эмуляции нейронных сетей // Нейрокомпьютеры и их применение 99. М. : ИПУ РАН, 1999. — С. 81—90.
11. C. Lindsey, T. Lindblat. Survey of neural network hardware. SPIE. Vol 2492. PP. 1194—1205.
12. K.Tahir Shah Automata, neural networks and parallel machines: some emerging principles. — World Scientific. 1999.
13. Дитрих-Лой-Швайнцер. «LON -технология».ПГТУ. 395 с. 1999 .
14. Войкова А. П. «Нейронные сети и нейрочипы», Москва, 280 с., 2000.
15. Мартинюк Т. Б. Рекурсивні алгоритми багатооперандної обробки інформації /
Т. Б. Мартинюк. — Вінниця : УНІВЕРСУМ—Вінниця, 2000. — 216 с. —
ISBN 966-7199-98-3.
16. 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.
17. 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.
18. 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.
19. 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.
20. В. А. Романчук. Математическое обеспечение оценки производительности систем нейрокомпьютерной обработки информации // Известия ТулГУ. Технические науки. 2016. Вып. 2. — C. 242—251.

==============REFERENCES===============
1. Problemy postroenyya y obuchenyya neyronnykh setey / pod red. A. Y. Halushkyna y
V. A. Shakhnova. — M. Yzd-vo Mashynostroenye. Byblyotechka zhurnala Ynformatsyonnye tekhnolohyy №1. 1999. 105 s.
2. A. Y. Halushkyn Nekotorye ystorycheskye aspekty razvytyya élementnoy bazy vychyslytel nykh system s massovym parallelyzmom (80- y 90- hody) // Neyrokomp yuter, №1. 2000. — S. 68—82.
3. A. N. Horban, D. A. Rossyev Neyronnye sety na personal nom komp yutere. — Novosybyrsk: Nauka. Sybyrskaya yzdatel skaya fyrma RAN, 1996. — 276 s.
4. É. YU. Kyrsanov Tsyfrovye neyrokomp yutery: Arkhytektura y skhemotekhnyka / Pod red.
A. Y. Halushkyna. — Kazan: Kazanskyy Hos. U-t. 1995. 131 s.
5. A. Y. Vlasov. Apparatnaya realyzatsyya neyrovychyslytel nykh upravlyayushchykh system // Prybory y systemy upravlenyya — 1999, № 2, S. 61—65.
6. Robert Khekht-Nyl sen Neyrokomp yutynh: ystoryya, sostoyanye, perspektyvy // Otkrytye systemy. N4. 1998.
7. A. Y. Vlasov Neyrosetevaya realyzatsyya mykroprotsessornykh system aktyvnoy akusto- y vybrozashchyty // Neyrokomp yutery:razrabotka y prymenenye, № 1, 2000. S. 40—44.
8. http://neurnews.iu4.bmstu.ruu.
9. http://www.module.ru.
10. P. A. Shevchenko, D. V.Fomyn, V. M. Chernykov, P. E. Vyksne Prymenenye mykroprotsessora NM6403 dlya émulyatsyy neyronnykh setey // Neyrokomp yutery y ykh prymenenye 99. M.: YPU RAN, 1999. — S. 81—90.
11. C. Lindsey, T. Lindblat. Survey of neural network hardware. SPIE. Vol 2492. PP.1194-1205.
12. K.Tahir Shah Automata, neural networks and parallel machines: some emerging principles. — World Scientific. 1999.
13. Dytrykh-Loy-Shvayntser. «LON -tekhnolohyya». PHTU .395s. 1999 .
14. Voykova A. P. «Neyronnye sety y neyrochypy», Moskva, 280s., 2000.
15. Martynyuk T. B. Rekursyvni alhorytmy bahatooperandnoyi obrobky informatsiyi /
T. B. Martynyuk. — Vinnytsya : UNIVERSUM—Vinnytsya, 2000. — 216 s. —
ISBN 966-7199-98-3.
16. Kozhemyako V. P. Kvantovi peretvoryuvachi na optoelektronnykh lohiko-chasovykh seredovyshchakh dlya oko-protsesornoyi obrobky zobrazhen / V. P. Kozhemyako,
T. B. Martynyuk, O. I. Supryhan, D. I. Klimkina. — Vinnytsya : UNIVERSUM—Vinnytsya, 2007. — 126 s. — ISBN 978-966-641-219-8.
17. 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.
18. 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.
19. Pat. 38491 Ukrayina, MPK8 G 06 G 7/00. Prystriy dlya modelyuvannya neyrona /
T. B. Martynyuk, L. M. Kupershteyn, I. V. Moroz, O. I. Chechelnytskyy; Vinnyts. nats. tekhn. un-t. — № u200810096; zayavl. 04.08.2008; opubl. 12.01.2009, Byul. № 1.
20. V. A. Romanchuk. Matematycheskoe obespechenye otsenky proyzvodytelnosty system neyrokompyuternoy obrabotky ynformatsyy // Yzvestyya TulHU. Tekhnycheskye nauky. 2016. Vyp. 2. — C. 242—251.

Downloads

Abstract views: 415

Published

2017-04-13

How to Cite

[1]
V. P. Kozhemyako, A. V. Kozhemyako, and O. S. Vasylkiva, “THE CURRENT STATUS, ELEMENT BASE AND COMPARATIVE ANALYSIS OF CHARACTERISTICS NEUROCHIPS”, Опт-ел. інф-енерг. техн., vol. 32, no. 2, pp. 29–38, Apr. 2017.

Issue

Section

Systems Of Technical Vision And Artificial Intelligence, Image Processing And Pattern Recognition

Metrics

Downloads

Download data is not yet available.

Most read articles by the same author(s)

1 2 3 4 5 6 > >>