Browsing by Author "Kazymyra, I. Ya."

Now showing 1 - 4 of 4

Вибір оптимальної структури прихованих шарів штучної нейронної мережі для аналізу ефективності енергоспоживання
(Видавництво Львівської політехніки, 2021-10-10) Казарян, А. Г.; Теслюк, В. М.; Казимира, І. Я.; Kazarian, A. G.; Teslyuk, V. M.; Kazymyra, I. Ya.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
Розроблено метод вибору оптимальної структури прихованих шарів штучної нейронної мережі (ШНМ), ідеєю якого є практичне застосування декількох внутрішніх структур ШНМ і розрахунку похибки роботи кожної структури прихованих шарів із використанням ідентичних наборів даних для навчання ШНМ, що виключає вплив специфіки даних у навчальній вибірці на результати роботи алгоритму. Метод ґрунтується на почерговому порівнянні очікуваних результуючих значень і реальних результатів роботи штучних нейронних мереж прямого поширення із різною кількістю внутрішніх шарів, а також різною кількістю нейронів на кожному шарі. Метод дає змогу реалізувати пошук оптимальної внутрішньої структури ШНМ для застосування у сфері розроблення систем “розумного” будинку і розрахунку оптимального рівня енергоспоживання відповідно до поточних умов, таких як температура у приміщеннях, присутність людей та час доби. Застосування методу на початкових стадіях розроблення систем “розумного” будинку дає змогу зменшити часові витрати на вибір ефективної структури ШНМ і приділити більше уваги взаємозв’язкам між вхідними та вихідними даними, а також таким важливим параметрам процесу навчання ШНМ, як кількість ітерацій тренування, мінімальна помилка тренування тощо. Розроблено програмне забезпечення, що дає змогу провести процеси навчання, випробування та отримати вихідні результати роботи алгоритму штучної нейронної мережі, такі як очікуване значення енергоспоживання та час роботи кожного окремого електроприладу. Виявлено недолік використаного підходу знаходження оптимальної внутрішньої структури ШНМ, який полягає у тому, що кожна наступна структура створюється на основі найефективнішої з попередньо створених структур, без аналізу інших структур, що показали гірші результати за меншої кількості прихованих шарів. З’ясовано, що для удосконалення розв’язання цієї задачі необхідно створити механізм, який ґрунтуватиметься на аналізі вхідних даних, вихідних даних, аналізуватиме внутрішні взаємозв’язки між параметрами та оптимізуватиме структуру мережі на кожному етапі за допомогою визначених логічних правил відповідно до результатів, отриманих на попередньому кроці. Встановлено, що вирішення поставленої проблеми є задачею нелінійного програмування, яку можна розв’язати, розвиваючи надалі це дослідження.
Дослідження моделей для розпізнавання жестів з використанням 3D конволюційних нейронних мереж та візуальних трансформерів
(Видавництво Львівської політехніки, 2023-02-28) Чорненький, В. Я.; Казимира, І. Я.; Chornenkyi, V. Ya.; Kazymyra, I. Ya.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
У роботі розглядається актуальне завдання розпізнавання жестів з метою реформування способів до навчання військових, способів комунікації людини та машини та вдосконалення взаємодії людини-людини та людини-машини для осіб з обмеженими можливостями. Проаналізовано методи для розпізнавання жестів руки на основі компʼютерного зору, а також з використанням глибокого навчання. Описано принципи роботи моделей з використанням 3D конволюційних нейронних мереж та трансформерів, наведено їх структурні схеми та проаналізовано особливості функціонування складових. У межах 3D-CNN архітектури розглянуто конволюційну нейронну мережу з двома конволюційними шарами та двома шарами групування. Кожна 3D згортка отримується шляхом згортки ядра 3D-фільтра і складання декількох суміжних кадрів разом для отримання 3D-куба. У межах ViT архітектури розглянуто візуальний трансформер з Linear Projection, Transformer Encoder, двома підшарами: шар Multi-head SelfAttention (MSA) та шаром прямого поширення, також відомим як Multi-Layer Perceptron (MLP). На підставі досліджених архітектур проведено навчання моделей з використанням ASL та NUS-II наборів даних та розглянуто їх ефективність після 20 навчальних епох на основі показників відтворення, точності та F1-оцінки. Визначено вплив тривалості навчання на ефективність моделі з використанням ViT архітектури після 20 та 40 навчальних епох. Продемонстровано, в яких ситуаціях 3D конволюційні нейронні мережі та візуальні трансформери показують кращі результати точності, та обмеження, притаманні кожному підходу в умовах варіативності середовища та обчислювальних потужностей. Отримали подальший розвиток інноваційні архітектури для розпізнавання жестів руки з використанням глибокого навчання для майбутніх досліджень та реалізацій у програмних продуктах.
Компоненти апаратних нейронних мереж узгодженого паралельно-вертикального оброблення даних у реальному часі
(Видавництво Львівської політехніки, 2021-10-10) Цмоць, І. Г.; Лукащук, Ю. А.; Ігнатєв, І. В.; Казимира, І. Я.; Tsmots, I. H.; Lukashchuk, Yu. A.; Ihnatyev, I. V.; Kazymyra, I. Ya.; Національний університет “Львівська політехніка”; Західноукраїнський національний університет; Lviv Polytechnic National University; West Ukrainian National University
Сформовано операційний базис нейронних мереж і вибрано для апаратної реалізації такі операції: пошуку максимального і мінімального значень із обчисленням суми квадратів різниць і скалярного добутку. Визначено вимоги до апаратних компонентів нейронних мереж з узгодженим вертикально-паралельним обробленням даних, основними з яких є забезпечення: високої ефективності використання обладнання, адаптації до вимог конкретних застосувань, узгодження інтенсивності надходження вхідних даних із інтенсивністю обчислень у апаратній компоненті, роботи в реальному часі, структурної орієнтації на НВІС-реалізацію, невеликої тривалості розроблення та невисокої вартості. Показано, що основні шляхи управління інтенсивністю обчислень у апаратних компонентах – вибір кількості та розрядності трактів опрацювання даних, зміна тривалості такту роботи із вибором елементної бази та складності операцій, які реалізуються сходинками конвеєра. Запропоновано для реалізації апаратних компонент нейронних мереж з узгодженим вертикально-паралельним обробленням управління використовувати паралельні вертикально-групові методи опрацювання даних, які забезпечують управління інтенсивністю обчислень, зменшення апаратних затрат і НВІС-реалізацію. Розроблено паралельний вертикально-груповий метод обчислення максимальних і мінімальних чисел у масивах, який за рахунок паралельного опрацювання зрізу з групи розрядів всіх чисел забезпечує зменшення часу обчислення. Розроблено паралельний вертикально-груповий метод і структуру компоненти обчислення суми квадратів різниць, яка за рахунок розпаралелення та вибору кількості сходинок конвеєра забезпечує узгодження інтенсивності надходження вхідних даних з інтенсивністю обчислень, режим реального часу та високу ефективність використання обладнання. Розроблено паралельний вертикально-груповий метод та структуру компоненти обчислення скалярного добутку, яка порівняно з відомими за рахунок вибору розрядності трактів оброблення та кількості сходинок конвеєра забезпечує узгодження інтенсивності надходження вхідних даних із інтенсивністю обчислень, режим реального часу та високу ефективність використання обладнання. Показано, що використання розроблених компонентів для синтезу нейронних мереж з узгодженим вертикально-паралельним обробленням даних у реальному часі забезпечить зменшення часу і вартості їх реалізації
Модель покращення міцнісних характеристик електромеханічного приводу мобільного робота
(Видавництво Львівської політехніки, 2022-02-28) Зінько, Р. В.; Теслюк, В. М.; Казимира, І. Я.; Островка, Д. В.; Zinko, R. V.; Teslyuk, V. M.; Kazymyra, I. Ya.; Ostrovka, D. V.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National University
Розроблено модель підвищення техніко-експлуатаційних показників електромеханічного приводу мобільних роботів шляхом вибору вхідних параметрів у поєднанні з відповідними методами та методиками проектування та математичного моделювання. З'ясовано, що мобільні роботи все ширше використовують у найрізноманітніших сферах діяльності людей, відповідно, важливим є забезпечення їх надійного функціонування, яке, водночас, визначає їх ефективність. Використовуючи відповідні розрахунки при проектуванні мобільних роботів, можна підвищити їх надійність, зменшити металомісткість створюваних зразків машин. При таких розрахунках потрібно враховувати навантажувальні режими, в яких задіяний транспортний засіб. Їзхня мета полягає в підвищенні техніко-експлуатаційних показників електромеханічного приводу мобільних роботів шляхом вибору вхідних параметрів у поєднанні з відповідними методами та методиками проектування та математичного моделювання. Встановлено, що забезпечення необхідного запасу міцності із одночасним зменшенням металомісткості є необхідним для вдосконалення електромеханічного приводу мобільного робота і покращення його характеристик загалом. Наведено модель і розроблено алгоритм підвищення надійності та зменшення металомісткості механічних складових мобільних роботів. Модель містить геометричні, кінематичні, динамічні, енергетичні, техніко-економічні розрахунки, розрахунки на міцність та жорсткість. Проведено розрахунки для малого мобільного робота з електромеханічною трансмісією та представлено результати дослідження надійності та міцнісних характеристик вала мобільної робототехнічної платформи. Розглянуто випадок повороту мобільного робота з реалізацією максимального крутного моменту, який передається на одну з гусениць. На підставі кінематичної схеми електротрансмісії розроблена твердотільна модель одного з її елементів (вала тягової зірки гусеничного рушія), для якого, на підставі схематизованої діаграми Серенсена-Кінасошвілі, був визначений запас міцності. Пропонована модель пройшла апробацію й буде використана при створенні експериментальних зразків мобільних роботів.