Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorKrasilenko, V. G.en
dc.contributor.authorYurchuk, N. P.en
dc.contributor.authorLazarev, A. A.en
dc.contributor.authorКрасиленко, В. Г.uk
dc.contributor.authorЮрчук, Н. П.uk
dc.contributor.authorЛазарєв, О. О.uk
dc.date.accessioned2022-02-16T10:05:24Z
dc.date.available2022-02-16T10:05:24Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.citationKrasilenko V. G. The new basic realizations of operations "Equivalence" of neuro-fuzzy and bioinspired neuro-logics to create hardware accelerators of advanced equivalental models of neural structures and machine vision systems [Text] / V. G. Krasilenko, N. P. Yurchuk, A. A. Lazarev // Вісник Хмельницького національного університету. Серія "Технічні науки". – 2021. – № 6. – С. 153-166.en
dc.identifier.issn2307-5732
dc.identifier.urihttp://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/35112
dc.description.abstractThe perspective of neural networks equivalental models (EM) base on vector-matrix procedure with basic operations of continuous and neuro-fuzzy logic (equivalence, absolute difference) are shown. Capacity on base EMs exceeded the amount of neurons in 4-10 times. This is larger than others neural networks paradigms. Amount neurons of this neural networks on base EMs may be 10 – 100 thousand. The base operations in EMs are normalized equivalence operations. The family of new operations “equivalence” and “non-equivalence” of neuro-fuzzy logic`s, which we have elaborated on the based of such generalized operations of fuzzy-logic`s as fuzzy negation, t-norm and s-norm are shown. Generalized rules of construction of new functions (operations) “equivalence” which uses operations of t-norm and s-norm to fuzzy negation are proposed. Despite the wide variety of types of operations on fuzzy sets and fuzzy relations and the related variety of new synthesized equivalence operations based on them, it is possible and necessary to basic operations, taking into account their functional completeness in the corresponding algebras of continuous logic, as well as their most effective circuitry implementations. Among these elements the following should be underlined: 1) the element which fulfills the operation of limited difference; 2) the element which algebraic product (intensifier with controlled coefficient of transmission or multiplier of analog signals); 3) the element which fulfills a sample summarizing (uniting) of signals (including the one during normalizing). The basic element of pixel cells for the construction of hardware accelerators EM NM is a node on the current-reflecting mirrors (CM), which implements the operation of a limited difference (LD) of continuous logic (CL). Synthesized structures which realize on the basic of these elements the whole spectrum of required operations: t-norm, s-norm and new operations – “equivalence” are shown. These realizations on the basic of CMOS transistors current mirror represent the circuit with analog and time-pulse optical input signals. Possibilities of “equivalence” circuits synthesis by such functions limited difference cells are shown. Such circuits consist of several dozen CMOS transistors, have low power supply voltage (1.8…3.3V), the range of an input photocurrent is 0.1…24 μA, the transformation time is less than 1 μs, low power consumption (microwatts). The circuits and the simulation results of their design with OrCAD are shown.en
dc.description.abstractПоказано перспективу еквівалентних моделей (ЕМ) нейронних мереж на основі векторно-матричних процедур з операціями неперервної та нейро-нечіткої логіки (еквівалентність, абсолютна різниця). Ємність нейромереж на базі ЕМ перевищувала кількість нейронів у 4-10 разів. Це більше, ніж інші парадигми нейронних мереж (НМ). Кількість нейронів таких НМ на базі ЕМ може становити 10-100 тисяч, а їх базові операції - це нормалізовані операції еквівалентності. Показано сімейство нових операцій «еквівалентність» та «нееквівалентність» нейро-нечіткої логіки, що розроблені на основі узагальнених операцій нечіткої логіки, таких як нечітке доповнення, t-норма та s-норма. Запропоновані правила побудови нових узагальнених функцій (операцій) «еквівалентності» на основі використання операцій t-норм, s-норм та нечіткого доповнення. Незважаючи на велику різноманітність типів операцій над нечіткими множинами та нечіткими відношеннями та пов`язану з ними різноманітність нових синтезованих на їх основі операцій еквівалентності, в роботі обгрунтована можливість та необхідність для їх синтезу вибирати лише три основні базові операції з урахуванням їх функціональної повноти у відповідних алгебрах неперервної логіки та елементи для їх найбільш ефективних схемних реалізацій. До цих елементів віднесено: 1) елемент, що виконує операцію обмеженої різниці; 2) елемент алгебраїчного добутку (підсилювач з регульованим коефіцієнтом передачі або помножувач аналогових сигналів); 3) елемент, що виконує зважене підсумовування (об`єднання) сигналів (у тому числі при їх нормалізації). Базовим елементом піксельних комірок для побудови апаратних прискорювачів ЕМ НМ є вузол на від-дзеркалювачах струму (ВДС), що реалізує операцію обмеженої різниці неперервної логіки. На основі цих базових елементів спроектовані та наведені багатофункціональні структури, які реалізують практично увесь спектр необхідних операцій: t-норм, s-норм та усі нові види узагальнених операцій «еквівалентності». Вони реалізовані на основі КМОП-транзисторних віддзеркалювачів струму та являють собою схеми нелінійної обробки аналогових чи часо-імпульсно-кодованих вхідних сигналів. Показано можливості синтезу схем «еквівалентності» за допомогою сукупності з подібних елементів, що реалізують лише операцію обмеженої різниці. Такі схеми складаються з кількох десятків КМОП-транзисторів, мають низьку напругу живлення (1,8…3,3 В), діапазон вхідного фотоструму 0,1…24 мкА, час трансформації менше 1 мкс, низьке споживання електроенергії (мікроват). Наведені спроектовані структури, схеми їх базових вузлів. Показані результати їх моделювання за допомогою OrCAD. Такі структури мають ряд переваг: однорідність, високу швидкість та надійність, простоту схем, мале енергоспоживання, високий рівень інтеграції для лінійних та матричних структур. На основі набору таких вузлів та ВДС, реалізованих за КМОП-технологією, запропоновані та розглянуті методи побудови базових елементів-комірок скалярно-реляційних векторних процесорів (СРВП) з функціями «еквівалентності» та їх структур в цілому, як прискорювачів.uk
dc.language.isoenen
dc.publisherВісник Хмельницького національного університетуuk
dc.relation.ispartofВісник Хмельницького національного університету. № 6 : 153-166.uk
dc.relation.ispartofseriesТехнічні наукиuk
dc.subjectеквівалентно-згорткові нейронні структуриuk
dc.subjectщо самонавчаютьсяuk
dc.subjectеквівалентні моделіuk
dc.subjectбезперервно-логічні операціїuk
dc.subjectапаратний прискорювачuk
dc.subjectбіоінспірована нейрологікаuk
dc.subjectнейронечітка логікаuk
dc.subjectнейрон-еквіваленторuk
dc.subjectвіддзеркалювач струмуuk
dc.subjectвузол сортуванняuk
dc.subjectоперації «еквівалентність» та «нееквівалентність»uk
dc.subjectпроцесор зображенняuk
dc.subjectнелінійна обробкаuk
dc.subjectфункціональна повнотаuk
dc.subjectself-learning equivalent-convolutional neural structuresen
dc.subjectequivalent modelsen
dc.subjectcontinuous-logical operationsen
dc.subjecthardware acceleratoren
dc.subjectbioinspired neuro-logicen
dc.subjectneuro-fuzzy logicen
dc.subjectneuron-equivalentoren
dc.subjectcurrent mirroren
dc.subjectsorting nodeen
dc.subjectoperations “equivalence” and “non-equivalence”en
dc.subjectfunctional completenessen
dc.subjectimage processoren
dc.titleThe new basic realizations of operations “Equivalence” of neuro-fuzzy and bioinspired neuro-logics to create hardware accelerators of advanced equivalental models of neural structures and machine vision systemsuk
dc.title.alternativeНові базисні реалізації операцій «Еквівалентність» нейро-нечіткої та біоінспірованої нейро-логіки для створення апаратурних прискорювачів прогресивних еквівалентних моделей нейронних структур та машинного зоруuk
dc.typeArticle
dc.identifier.udc637.5.02
dc.identifier.doi10.31891/2307-5732-2021-303-6-153-166


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію