dc.contributor.author | Krasilenko, V. G. | en |
dc.contributor.author | Lazarev, A. A. | en |
dc.contributor.author | Sheremeta, A. P. | en |
dc.contributor.author | Красиленко, В. Г. | uk |
dc.contributor.author | Лазарєв, О. О. | uk |
dc.contributor.author | Шеремета, О. П. | uk |
dc.date.accessioned | 2019-06-19T09:22:01Z | |
dc.date.available | 2019-06-19T09:22:01Z | |
dc.date.issued | 2019-03 | |
dc.identifier.citation | Krasilenko V. G. Designing of array neuron-equivalentors with a quasi-universal activation function for creating a self-learning equivalent- convolutional neural structures [Текст] / V. G. Krasilenko, A. A. Lazarev, A. P. Sheremeta // Системи обробки інформації. – Харків : Харківський університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба, 2019. – Вип. 1 (156). – С. 82-91. | uk |
dc.identifier.issn | 1681-7710 | |
dc.identifier.uri | http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/25889 | |
dc.description.abstract | In the paper, we consider the urgent need to create highly efficient hardware accelerators for machine learning algorithms, including convolutional and deep neural networks, for associative memory models, clustering, and pattern recognition. We show a brief overview of our related works the advantages of the equivalent models (EM) for designing bio-inspired systems. Such EM-paradigms are very perspective for processing, clustering, recognition, storing large size, strongly correlated, highly noised images and creating of uncontrolled learning machine. And since the basic nodes of EM are such vector-matrix (matrix-tensor procedures with continuous-logical operations as: normalized vector operations "equivalence", "nonequivalence", and etc., we consider in this paper new conceptual approaches to the design of full-scale arrays of such neuron-equivalentors (NEs) with extended functionality, including different activation functions. Our approach is based on the use of analog and mixed (with special coding) methods for implementing the required operations, building NEs (with number of synapsis from 8 up to 128 and more) and their base cells, nodes based on photosensitive elements and current mirrors. Simulation results show that the efficiency of NEs relative to the energy intensity is estimated at a value of not less than 1012 an. op. / sec on W and can be increased. The results confirm the correctness of the possibility of creating NE and MIMO structures on their basis. | en |
dc.language.iso | en_US | uk_UA |
dc.publisher | Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба | uk |
dc.relation.ispartof | Системи обробки інформації. Вип. 1 : 82-91. | uk |
dc.subject | self-learning equivalent-convolutional neural structure | en |
dc.subject | neuron-equivalentor | en |
dc.subject | current mirror | en |
dc.subject | hardware accelerators | en |
dc.subject | equivalent model | en |
dc.subject | continuous-logic | en |
dc.subject | activation function | en |
dc.subject | nonlinear processing | en |
dc.subject | recognition | en |
dc.subject | самонавчальна еквівалентністно-згорткова нейронна структура | uk |
dc.subject | нейрон-еквівалентор | uk |
dc.subject | віддзеркалювач струму | uk |
dc.subject | апаратні прискорювачі | uk |
dc.subject | еквівалентністна модель | uk |
dc.subject | безперервна логіка | uk |
dc.subject | функція активації | uk |
dc.subject | нелінійна обробка | uk |
dc.subject | розпізнавання | uk |
dc.subject | самообучающаяся эквивалентностно-сверточная нейронная структура | ru |
dc.subject | нейрон-эквивалентор | ru |
dc.subject | токовое зеркало | ru |
dc.subject | аппаратные ускорители | ru |
dc.subject | эквивалентностная модель | ru |
dc.subject | непрерывная логика | ru |
dc.subject | функция активации | ru |
dc.subject | нелинейная обработка | ru |
dc.subject | распознавание | ru |
dc.title | Designing of array neuron-equivalentors with a quasi-universal activation function for creating a self-learning equivalent- convolutional neural structures | en |
dc.title.alternative | Проектування масиву нейро-еквіваленторів з квазіуніверсальною функцією активації для створення самонавчальних еквівалентністно-згорткових нейронних структур | uk |
dc.title.alternative | Проектирование массива нейро-эквиваленторов с квазиуниверсальной функцией активации для создания самообучаемых эквивалентностно-сверточных нейронных структур | ru |
dc.type | Article | |
dc.identifier.udc | 004.93 | |