1. SCSIT
  2. All Volumes and Issues
  3. Volume 686, 2010
  4. Моделювання обробки KWTA-нейронною схемою постійних дискретизованих сигналів

Моделювання обробки KWTA-нейронною схемою постійних дискретизованих сигналів

SCSIT.
2010;
Volume 686
: pp. 137 - 142
Authors: 

П. Тимощук

Національний університет «Львівська політехніка», кафедра систем автоматизованого проектування

Описується математична модель нейронної схеми типу «K-winners-take-all» (KWTA), призначеної для ідентифікації К максимальних серед N невідомих сигналів, де $1≤K<N$. Аналізується обробка моделлю постійних дискретизованих вхідних сигналів. Розглядається випадок рівних між собою вхідних сигналів. Наводяться відповідні результати комп’ютерного моделювання.

Mathematical model of discrete-time K-winners-take-all (KWTA) neural circuit that can identify K maximal from N unknown signals, where $1≤K<N$ is described. A processing of constant sampled signals is analyzed. The case of equal input signals is considered. Corresponding computer simulation results are given.

mathematical model
neural circuit
sampled signal
activation function
hardware implementation
  1. 1. Bihn L. N. and Chong, H. C. A neural-network contention controller for packet switching networks, IEEE Trans. on Neural Networks 6 (1995) 1402-1410.
  2. Hu X. and Wang J. An improved dual neural network for solving a class of quadratic programming problems and its k-winners-take-all application, IEEE Trans. on Neural Networks, 19 (2008) 2022-2031.
  3. Kwon T. M. and Zervakis M. A parallel sorting network without comparators: A neural-network approach, in: Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks, Vol. 1 (1992) 701-706.
  4. Lippmann R. P., Gold B. and Malpass M.L. A comparison of Hamming and Hopfield neural nets for pattern classification, MIT Lincoln Laboratory Technical report TR-769 (1987) 1-37.
  5. Liu S. and Wang J. A simplified dual neural network for quadratic programming with its KWTA application, IEEE Trans. on Neural Networks, 17 (2006) 1500-1510.
  6. Tymoshchuk P. and Kaszkurewicz E. A Winner-take-all circuit based on second order Hopfield neural networks as building blocks, in: Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks, Vol. II (2003) 891-896.
  7. Tymoshchuk P. and Kaszkurewicz E. A winner-take-all circuit using neural networks as building blocks, Neurocomputing 64 (2005) 375-396.
  8. Urahama K. and Nagao T. K-Winner-take-all circuit with 0(n) complexity, IEEE Trans. on Neural Networks 6 (1995) 776-778.
  9. Yang J. F. and Chen C. M. A Dynamic K-Winners-Take-All Neural Network, IEEE Trans. on Syst., Man and Cyb. 27 (1997) 523~526.
  10. Yen J. C., Guo J. I. and Chen H.-C. A new k -Winners-take all neural network and its array architecture, IEEE Trans. on Neural Networks 9 (1998) 901-912.