Модель паралельної сортувальної нейронної мережі дискретного часу

dc.citation.epage72
dc.citation.issue1
dc.citation.journalTitleКомп'ютерні системи проектування. Теорія і практика
dc.citation.spage67
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorТимощук, П.
dc.contributor.authorTymoshchuk, P.
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2023-03-08T07:43:55Z
dc.date.available2023-03-08T07:43:55Z
dc.date.created2020-11-20
dc.date.issued2020-11-20
dc.description.abstractПредставлено модель паралельної сортувальної нейронної мережі дискретного часу. Модель описується системою різницевих і вихідних рівнянь. Мережа відзначається високою швидкодією, довільною скінченною роздільною здатністю вхідних даних і придатна для обробки невідомих вхідних даних зі скінченними значеннями, розміщених у довільному відомому скінченному діапазоні. Мережа характеризується незначною обчислювальною складністю і складністю схемотехнічної реалізації. Наведено результати комп’ютерного моделювання, які ілюструють ефективність мережі.
dc.description.abstractA model of parallel sorting neural network of discrete-time is presented. The model is described by a system of differential equations and by step functions. The network has high speed, any finite resolution of input data and it can process unknown input data of finite values located in arbitrary finite range. The network is characterized by moderate computational complexity and complexity of hardware implementation. The results of computer simulation illustrating the efficiency of the network are provided.
dc.format.extent67-72
dc.format.pages6
dc.identifier.citationТимощук П. Модель паралельної сортувальної нейронної мережі дискретного часу / П. Тимощук // Комп'ютерні системи проектування. Теорія і практика. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2020. — Vol 2. — № 1. — С. 67–72.
dc.identifier.citationenTymoshchuk P. (2020) Model paralelnoi sortuvalnoi neironnoi merezhi dyskretnoho chasu [A model of parallel sorting neural network of discrete-time]. Computer Design Systems. Theory and Practice (Lviv), vol. 2, no 1, pp. 67-72 [in Ukrainian].
dc.identifier.doihttps://doi.org/ 10.23939/cds2020.01.067
dc.identifier.issn2707-6784
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/57559
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofКомп'ютерні системи проектування. Теорія і практика, 1 (2), 2020
dc.relation.ispartofComputer Design Systems. Theory and Practice, 1 (2), 2020
dc.relation.references1. Knuth D. E., The Art of Computer Programming, Sorting, and Searching. Reading, MA: Addison-Wesley, 1973.
dc.relation.references2. Akl S. G., Parallel Sorting Algorithms, Orlando, FL: Academic, 1985.
dc.relation.references3. Atkins, M. “Sorting by Hopfield nets”, in Proc. Int. Joint Conf. Neural Netw., Washington, DC, USA, 1989,pp. 65–68.
dc.relation.references4. Takefuji Y. and Lee K.-S. “A super parallel sorting algorithm based on neural networks”, IEEE Trans. Circuits Syst., vol. CAS-37, no. 11, pp.1425–1429, 1990.
dc.relation.references5. Chen W. and Hsieh K. “A neural sorting network with O(1) time complexity”, in Proc. Int. Joint Conf. Neural Networks, vol. III, San Diego, CA, 1990, pp. 793–798.
dc.relation.references6. Kwon T. M. and Zervakis M. “A parallel sorting network without comparators: A neural network approach” , in Proc. Int. Joint Conf. Neural Networks, vol. I, Baltimore, MD, 1992, pp. 701–706.
dc.relation.references7. Tseng Y.-H. and Wu J.-L. “Solving sorting and related problems by quadratic perceptrons”. Electron. Lett., vol. 28, no. 10, pp. 906–908, 1992.
dc.relation.references8. Wang J. “Analysis and design of an analog sorting network”, IEEE Trans. Neural Networks, vol. 6, no. 4, pp. 962–971, Jul. 1995.
dc.relation.references9. Kwon T. M. and Zervakis M. “KWTA networks and their applications», Multidimensional Syst. and Signal Processing, vol. 6, no. 4, pp. 333–346, Oct. 1995.
dc.relation.references10. Wang J. “Analysis and design of a k-winners-take-all model with a single state variable and the Heaviside step activation function”, IEEE Trans. Neural Networks, vol. 21, no. 9, pp. 1496–1506, Sept. 2010.
dc.relation.references11. Alnuweiri H. M. and Kumar V. K. P. “Optimal VLSI sorting with a reduced number of processors”, IEEE Trans. Comput., vol. C-40, pp. 105–110, 1991.
dc.relation.references12. Rovetta S. and Zunino R. “Minimal-connectivity programmable circuit for analog sorting”, IEE Proc. Circuits, Devices Syst., vol. 146, no. 3, pp. 108–110, Aug. 1999.
dc.relation.references13. Tymoshchuk P. V. and Shatnyi S. V. “Hardware implementation design of analog sorting neural network”, in Proc. XX Int. Seminar/Workshop “Direct and inverse problems of electromagnetic and acoustic wave theory”, pp. 168–171, Sept. 2015.
dc.relation.references14. Tymoshchuk P. V. “A discrete-time dynamic K-winners-take-all neural circuit”, Neurocomputing, vol. 72, 2009, pp. 3191–3202.
dc.relation.referencesen1. Knuth D. E., The Art of Computer Programming, Sorting, and Searching. Reading, MA: Addison-Wesley, 1973.
dc.relation.referencesen2. Akl S. G., Parallel Sorting Algorithms, Orlando, FL: Academic, 1985.
dc.relation.referencesen3. Atkins, M. "Sorting by Hopfield nets", in Proc. Int. Joint Conf. Neural Netw., Washington, DC, USA, 1989,pp. 65–68.
dc.relation.referencesen4. Takefuji Y. and Lee K.-S. "A super parallel sorting algorithm based on neural networks", IEEE Trans. Circuits Syst., vol. CAS-37, no. 11, pp.1425–1429, 1990.
dc.relation.referencesen5. Chen W. and Hsieh K. "A neural sorting network with O(1) time complexity", in Proc. Int. Joint Conf. Neural Networks, vol. III, San Diego, CA, 1990, pp. 793–798.
dc.relation.referencesen6. Kwon T. M. and Zervakis M. "A parallel sorting network without comparators: A neural network approach" , in Proc. Int. Joint Conf. Neural Networks, vol. I, Baltimore, MD, 1992, pp. 701–706.
dc.relation.referencesen7. Tseng Y.-H. and Wu J.-L. "Solving sorting and related problems by quadratic perceptrons". Electron. Lett., vol. 28, no. 10, pp. 906–908, 1992.
dc.relation.referencesen8. Wang J. "Analysis and design of an analog sorting network", IEEE Trans. Neural Networks, vol. 6, no. 4, pp. 962–971, Jul. 1995.
dc.relation.referencesen9. Kwon T. M. and Zervakis M. "KWTA networks and their applications", Multidimensional Syst. and Signal Processing, vol. 6, no. 4, pp. 333–346, Oct. 1995.
dc.relation.referencesen10. Wang J. "Analysis and design of a k-winners-take-all model with a single state variable and the Heaviside step activation function", IEEE Trans. Neural Networks, vol. 21, no. 9, pp. 1496–1506, Sept. 2010.
dc.relation.referencesen11. Alnuweiri H. M. and Kumar V. K. P. "Optimal VLSI sorting with a reduced number of processors", IEEE Trans. Comput., vol. C-40, pp. 105–110, 1991.
dc.relation.referencesen12. Rovetta S. and Zunino R. "Minimal-connectivity programmable circuit for analog sorting", IEE Proc. Circuits, Devices Syst., vol. 146, no. 3, pp. 108–110, Aug. 1999.
dc.relation.referencesen13. Tymoshchuk P. V. and Shatnyi S. V. "Hardware implementation design of analog sorting neural network", in Proc. XX Int. Seminar/Workshop "Direct and inverse problems of electromagnetic and acoustic wave theory", pp. 168–171, Sept. 2015.
dc.relation.referencesen14. Tymoshchuk P. V. "A discrete-time dynamic K-winners-take-all neural circuit", Neurocomputing, vol. 72, 2009, pp. 3191–3202.
dc.rights.holder© Національний університет „Львівська політехніка“, 2020
dc.rights.holder© Тимощук П., 2020
dc.subjectмодель
dc.subjectрізницеве рівняння
dc.subjectнейронна мережа
dc.subjectпаралельне сортування
dc.subjectроздільна здатність
dc.subjectModel
dc.subjectdifference equation
dc.subjectneural network
dc.subjectparallel sorting
dc.subjectresolution
dc.titleМодель паралельної сортувальної нейронної мережі дискретного часу
dc.title.alternativeA model of parallel sorting neural network of discrete-time
dc.typeArticle

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
2020v2n1_Tymoshchuk_P-A_model_of_parallel_sorting_67-72.pdf
Size:
620.3 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.74 KB
Format:
Plain Text
Description: