Синтез високоефективних багатошарових перцептронів з неітераційним навчанням

2009;
: cc. 45 - 55
Authors: 

Р. Ткаченко, І. Цмоць, О. Скорохода

Національний університет «Львівська політехніка», кафедра автоматизованих систем управління

Розглянуто модель багатошарових перцептронів з неітераційним навчанням на основі моделі геометричних перетворень, виділено базові операції, вдосконалено метод їх обчислення, розроблено базову структуру пристрою для обчислення оператора сум парних добутків і синтезовано проблемно-орієнтовану систему для реалізації багатошарових перцептронів з неітераційним навчанням.

The model of multilayer perceptron with noniterative learning on the basis of geometrical transformation model was considered, basic operations were emphasized, method of their calculation was improved, the basic structure of device for calculation of even products sums operator was developed and problem-oriented system for realization of multilayer perceptron with noniterative learning was synthesized.

  1. Круглов В.В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. — 2-е изд., стереотип. — М.: Горячая линия-Телеком, 2002. — 382 с. 
  2. Галушкин А. И. Нейрокомпьютеры. Кн.3.— М; ИПРЖР, 2000. — 528 с. 
  3. Ткаченко Р. О. Модель нейронних мереж // Вісник Держ. ун-ту «Львівська політехніка»: «Комп’ютерна інженерія та інформаційні технології». — 1998. — № 349. — С. 83–86.
  4. Ткаченко Р. О. Нейронні мережі з нелінійними синаптичними зв’язками // Вісник Держ. ун-ту «Львівська політехніка»: Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика. — 1999. —№ 373. — С. 20–22.
  5. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польс. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 344 с. 
  6. Ткаченко Р.О., Ткаченко П.Р., Цмоць І.Г. Апаратна реалізація багатошарових перцептронів з неітераційним навчанням / Збірник наукових праць. Інститут проблем моделювання в енергетиці НАН України. Вип. 29. — К., 2005. — С. 103–113.
  7. Цмоць І.Г. Інформаційні технології та спеціалізовані засоби обробки сигналів і зображень у реальному часі. Львів: УАД, 2005. — 227c.
  8. Цмоць І.Г Паралельні алгоритми та матричні НВІС- структури пристроїв множення для комп’ютерних систем реального часу // Науково-технічний журнал «Інформаційні технології і системи». Т. 7.– Львів, 2004. — № 1. — С. 5–16.
  9. Стрямець С. П., Цмоць І.Г. Паралельні алгоритми та НВІС-структури обчислення суми парних добутків // Вісник Нац. ун-ту «Львівська політехніка» «Комп’ютерна інженерія та інформаційні технології». — Львів, 2003. — № 496. — С. 255–263.
  10. Цмоць І.Г., Іванців В. Р. Паралельно-вертикальний метод і базова структура пристрою обчислення сум парних добутків.
  11. Березький О.М., Цмоць І.Г. Методи, алгоритми та НВІС-структури для множення матриці на вектор у реальному час //. Вісник Хмельницького національного університету. — 2007. — № 3. — Т1. — С. 134–140.
  12. Боюн В. П. Динамическая теория информации. Основы и приложения. — К.: Ин-т кибернетики им. В. М. Глушкова НАН Украины, 2001. — 326с.
  13. Малиновський Б.Н., Боюн В.П., Козлов Л. Г. Введение в кибернетическую технику. Параллельные структуры и методы. — К.: Наук. думка, 1989. — 248с.