Сучасний стан, елементна база та порівняльний аналіз характеристик нейрообчислювачів
Репозитарій Вінницького Національного Технічного Університету
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Сучасний стан, елементна база та порівняльний аналіз характеристик нейрообчислювачів
|
|
| Creator |
Кожем'яко, В. П.
Кожем'яко, А. В. Васильківа, О. С. |
|
| Subject |
нейрокомп’ютер
штучна нейронна мережа нейрочип нейрокомпьютер искусственная нейронная сеть нейрочип neurocomputer artificial neural network neyrochyp |
|
| Description |
У статті розглянуті основні нейрообчислювачі, розроблені на базі універсальних мікропроцесорів, проведено аналіз їх елементної бази. Наведено аналіз основних цифрових нейрочипів, а також обчислювальних систем на їх основі. Описано перспективні технології нейрокомп'ютерів - оптичних, нейрокомп'ютерів на пластині, маніпулярний і квантових.
В статье рассмотрены основне нейровычислители, разработанные на базе универсальных микропроцессоров, проведен анализ их элементной базы. Приведены разработки основных цифровых и аналоговых нейрочипов, а также вычислительных систем на их основе. Описаны перспективные технологии нейрокомпьютеров - оптических, нейрокомпьютеров напластине, манипулярных и квантовых. In the article the basic neurocomputers developed on the basis of universal microprocessors, analyze their components. Presents the development of digital and analog neurochips and computing systems based on them. We describe the neuro-computers advanced technologies - optical, neuro-computers on the plate, and quantum. |
|
| Date |
2019-05-10T06:16:09Z
2019-05-10T06:16:09Z 2016 |
|
| Type |
Article
|
|
| Identifier |
Кожем'яко В. П. Сучасний стан, елементна база та порівняльний аналіз характеристик нейрообчислювачів [Текст] / В. П. Кожем’яко, А. В. Кожем’яко, О. С. Васильківа // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. – 2016. – № 2. – С. 29-38.
http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/24642 004.032.26 |
|
| Language |
uk_UA
|
|
| Relation |
Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. № 2 : 29-38.
https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/446 Проблемы построения и обучения нейронных сетей / под ред. А. И. Галушкина и В. А. Шахнова. — М. Изд-во Машиностроение. Библиотечка журнала Информационные технологии №1. 1999. 105 с. А. И. Галушкин Некоторые исторические аспекты развития элементной базы вычислительных систем с массовым параллелизмом (80- и 90- годы) // Нейрокомпьютер, № 1. 2000. — С. 68—82 А. Н.Горбань, Д. А.Россиев Нейронные сети на персональном компьютере. — Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1996. — 276 с. Э. Ю. Кирсанов Цифровые нейрокомпьютеры: Архитектура и схемотехника / Под ред. А. И. Галушкина. — Казань : Казанский Гос. У-т. 1995. 131 с. А. И. Власов. Аппаратная реализация нейровычислительных управляющих систем // Приборы и системы управления — 1999, № 2, С. 61—65. Роберт Хехт-Нильсен Нейрокомпьютинг: история, состояние, перспективы // Открытые системы. N4. 1998. А. И. Власов Нейросетевая реализация микропроцессорных систем активной акусто- и виброзащиты// Нейрокомпьютеры:разработка и применение, № 1, 2000. С. 40—44. П. А. Шевченко, Д. В.Фомин, В. М. Черников, П. Е. Виксне Применение микропроцессора NM6403 для эмуляции нейронных сетей // Нейрокомпьютеры и их применение 99. М. : ИПУ РАН, 1999. — С. 81—90. Дитрих-Лой-Швайнцер. «LON -технология».ПГТУ. 395 с. 1999 . Войкова А. П. «Нейронные сети и нейрочипы», Москва, 280 с., 2000. В. А. Романчук. Математическое обеспечение оценки производительности систем нейрокомпьютерной обработки информации // Известия ТулГУ. Технические науки. 2016. Вып. 2. — C. 242—251. http://neurnews.iu4.bmstu.ruu. http://www.module.ru. C. Lindsey, T. Lindblat. Survey of neural network hardware. SPIE. Vol 2492. PP. 1194—1205. K.Tahir Shah Automata, neural networks and parallel machines: some emerging principles. — World Scientific. 1999. Basak, B. Chanda, D.D. Majumder, On edge and line linking in graylevel images with connectionist models, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 24 (3) (1994) 413—428. M. N. Ahmed, A. A. Farag, Two-stage neural network for volume segmentation of medical images, Pattern Recognition Letters 18 (11—13) (1997) 1143—1151. Мартинюк Т. Б. Рекурсивні алгоритми багатооперандної обробки інформації / Т. Б. Мартинюк. — Вінниця : УНІВЕРСУМ—Вінниця, 2000. — 216 с. — ISBN 966-7199-98-3. Кожем’яко В. П. Квантові перетворювачі на оптоелектронних логіко-часових середовищах для око-процесорної обробки зображень / В. П. Кожем’яко, Т. Б. Мартинюк, О. І. Суприган, Д. І. Клімкіна. — Вінниця : УНІВЕРСУМ—Вінниця, 2007. — 126 с. — ISBN 978-966-641-219-8. Пат. 38491 Україна, МПК8 G 06 G 7/00. Пристрій для моделювання нейрона / Т. Б. Мартинюк, Л. М. Куперштейн, І. В. Мороз, О. І. Чечельницький; Вінниц. нац. техн. ун-т. — № u200810096; заявл. 04.08.2008; опубл. 12.01.2009, Бюл. № 1. |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Publisher |
ВНТУ
|
|