Аналіз функціонування моделі нейронної схеми "k-winners-take-all" обробки дискретизованих сигналів

Authors: 

Тимощук П.

Національний університет “Львівська політехніка”, кафедра систем автоматизованого проектування

Описано модель нейронної схеми типу “K-winners-take-all” (KWTA), призначеної для ідентифікації К максимальних серед N дискретизованих сигналів, де N K 1. Здійснюється порівняльний аналіз функціонування моделі і найвідоміших аналогів. Наведено відповідні результати комп’ютерного моделювання.

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. Cichocki A. and Unbehauen R. Neural Networks for Optimization and Signal Processing (New York: John Wiley and Sons, 1993). 3. 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. 4. 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. 5. 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. 6. 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. 7. Majani E., Erlanson R. and Abu-Mostafa Y. On the K -winners-take-all network, in: Advances in Neural Information Process. Syst. D. S. Touretzky, Vol. 1 (Kaufmann, San Mateo, 1989) 634–642. 8. Marinov C.A. and Calvert B.D. Performance analysis for a K -winners-take-all analog neural network: basic theory // IEEE Trans. on Neural Networks 14 (2003) 766–780. 9. Marinov C.A. and Hopfield J.J. Stable computational dynamics for a class of circuits with 0(N) interconnections capable of KWTA and rank extractions // IEEE Trans. on Cir. and Syst. I: Fundamental Theory and Applications 52 (2005) 949–959. 10. 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. 11. Tymoshchuk P. and Kaszkurewicz E. A winner-take-all circuit using neural networks as building blocks, Neurocomputing 64 (2005) 375–396. 12. Urahama K. and Nagao T. K-Winner-take-all circuit with 0(n) complexity // IEEE Trans. on Neural Networks 6 (1995) 776–778. 13. Wolfe W.J., Mathis D., Anderson C., Rothman J., Gotler M., Bragy G., Walker R., Duane G. and Alaghband G. K-Winner networks // IEEE Trans. on Neural Networks 2 (1991) 310–315. 14. 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. 15. 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. УДК 004.032.26 Т.В. Торубка, В.Я. Пуйда, І.І. Пищак Н