Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
2 results
Search Results
Item Cинтез компонентів апаратних паралельних нейромереж вертикально-групового типу(Видавництво Львівської політехніки, 2015) Цмоць, І.; Скорохода, О.; Ігнатєв, І.Розроблено паралельний метод вертикально-групового опрацювання даних у нейромережах, який порівняно з відомими підвищує швидкодію, збільшуючи розряди каналів надходження множників і кількості часткових добутків, які формуються у результаті їхнього аналізу. Вибрано принципи побудови, розроблено модель та структуру формального нейрона вертикально-групового типу з мультиплексуванням шин вагових коефіцієнтів і даних, яка забезпечує узгодження інтенсивності надходження даних із обчислювальною здатністю нейроелемента зміною розрядності каналів надходження і кількості розрядів множників у групі, які одночасно аналізуються для формування часткових добутків. Розглянуто основні етапи та методику синтезу паралельного нейроелемента вертикально-групового типу з високою ефективністю використання обладнання. An method of parallel vertical-group data processing in neural networks has been developed, which in comparison with known enhances performance by increasing the bitwidth of input channels and the number of partial products, which are formed as a result of their analysis. Principles have been selected, the model and structure of formal neuron with vertical-group multiplexing of tire have been developed, which provides coordination of data flow intensity with computing ability of neuro element by changing bit-width of channel and number of digits in a group of factors that simultaneously analyzed for the formation of partial products. The main stages and methods of synthesis of parallel vertical neuro element of group type with high efficiency of equipment use have been reviewed.Item Технологія нейрокомп’ютингу реального часу(Видавництво Львівської політехніки, 2010) Грицик, В.; Ткаченко, Р.; Цмоць, І.Проаналізовано особливості апаратної реалізації штучних нейронних мереж, вибрано принципи побудови, визначено шляхи підвищення ефективності використання обладнання, розроблено методи синтезу та базові структури нейрокомп’ютерних систем реального часу. Features of hardware representation of artificial neural networks were analyzed, principles of construction were chosen, ways of efficiency increase of equipment use were determined, methods of synthesis and base structures of the neural computing, , real-time systems were developed.