1. SCSIT
  2. Всі випуски
  3. Випуск 686, 2010
  4. Моделювання обробки KWTA-нейронною схемою постійних дискретизованих сигналів

Моделювання обробки KWTA-нейронною схемою постійних дискретизованих сигналів

SCSIT.
2010;
Випуск 686
: cc. 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.

математична модель
нейронна схема
дискретизований сигнал
функція активації
схемо-технічна реалізація
  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.