Синтез нейроелементів І нейромереж реального часу паралельно-вертикального типу



жүктеу 360.69 Kb.
бет2/2
Дата09.08.2018
өлшемі360.69 Kb.
түріАвтореферат
1   2

Висновки

У дисертаційній роботі на основі виконаних теоретичних та експериментальних досліджень розв’язано актуальну наукову задачу – розроблено нові моделі формального нейрона, вдосконалено метод синтезу та створено нейромережу реального часу паралельно-вертикального типу з високою ефективністю використання обладнання для реалізації нейромережевого спектрального аналізу. При цьому отримано такі основні результати:



  1. Визначено особливості нейротехнологій реального часу, виділено нейромережевий операційний базис та обґрунтовано необхідність синтезу нейроелементів і апаратних нейромереж реального часу паралельно-вертикального типу.

  2. Вдосконалено та використано для оцінювання нейроелементів і нейромереж критерій ефективності використання обладнання, який пов’язує продуктивність із витратами обладнання. Для проектування нейроелементів і апаратних нейромереж вибрано інтегрований підхід з використанням таких принципів: паралелізму, модульності, спеціалізації та адаптації апаратно-програмних засобів до структури алгоритмів опрацювання та інтенсивності надходження даних, програмованості архітектури за допомогою використання репрограмованих ПЛІС.

  3. Розроблено метод паралельно-вертикального опрацювання даних у нейромережах (нейроелементах), який завдяки порозрядному надходженню даних та використанню багатооперандного підходу забезпечує зменшення кількості виводів інтерфейсу, розрядності міжнейронних зв’язків і витрат обладнання та підвищує швидкодію за рахунок суміщення процесів введення даних з виконанням обчислень.

  4. Розроблено моделі формального нейрона паралельно-вертикального типу, які відрізняються від відомих порозрядним надходженням та опрацюванням вхідних даних і вагових коефіцієнтів, табличною реалізацією функції активації і порозрядним формуванням результату, що забезпечило орієнтацію моделей на НВІС-реалізацію та адаптацію нейрона до вимог конкретного застосування.

  5. Синтезовано орієнтовані на НВІС-реалізацію нейроелементи паралельно-вертикального типу, в яких завдяки узгодженню та суміщенню процесів паралельно-порозрядного надходження та опрацювання вхідних даних і вагових коефіцієнтів забезпечено високу ефективність використання обладнання.

  6. Вдосконалено метод синтезу нейромереж реального часу, який завдяки узгодженню інтенсивності надходження даних з обчислювальною здатністю апаратних засобів на всіх етапах опрацювання даних забезпечує створення апаратних нейромереж реального часу з високою ефективністю використання обладнання.

  7. Вдосконалено метод нейромережевого спектрального аналізу за допомогою реалізації обчислень з фіксованою комою та орієнтації його на НВІС-реалізацію, що забезпечило його апаратну реалізацію з високою ефективністю використання обладнання.

  8. Синтезовано на основі нейроелемента паралельно-вертикального типу з табличним формуванням макрочасткових результатів нейромережу реального часу для підвищення точності динамічного вимірювання відстані, що працює з тактом, який дорівнює часу зчитування з пам’яті та спрацьовування суматора, у якій використання вдосконаленого нейромережевого спектрального аналізу дало змогу зменшити похибку вимірювання у 2,4 рази.

Список ОСНОВНИХ опублікованих праць

за темою дисертації

  1. Цмоць І.Г. Реалізація нейронного елемента на основі попередніх обчислень / І.Г. Цмоць, О.В. Скорохода, Б.І. Балич // Вісник Нац. ун-ту. «Львівська політехніка»: Комп’ютерні науки та інформаційні технології. – Львів, 2011. – № 710. – С. 11–18.

  2. Цмоць І.Г. Синтез високоефективних багатошарових перцептронів з неітераційним навчанням / І.Г. Цмоць, Р.О. Ткаченко, О.В. Скорохода // Вісник Нац. ун-ту. «Львівська політехніка»: Комп’ютерні науки та інформаційні технології. – Львів, 2009. – № 650. – С. 45–56.

  3. Цмоць І.Г. Принципи побудови та способи НВІС-реалізації нейромереж реального часу / І.Г. Цмоць, О.В. Скорохода, І.Є. Ваврук // Наук. вісник НЛТУ України: зб. наук.-техн. праць. – Львів: РВВ НЛТУ України, 2012. – Вип. 22.6. – C. 292–300.

  4. Скорохода О.В. Особливості реалізації нейромереж реального часу / О.В. Скорохода, І.Г. Цмоць, Б.І. Сенах // Науково-публіцистичний часопис «Технічні вісті». – Львів, 2011. – № 1(33)–2(34). – С. 28–30.

  5. Цмоць І.Г. Методи та НВІС-структури пристроїв паралельно-вертикального обчислення сум парних добутків / І.Г. Цмоць, Б.І. Балич, О.В. Скорохода // Відбір і обробка інформації. – Львів, 2011. – № 33 (109). – С. 109–116.

  6. Скорохода О.В. Засоби оцінювання параметрів динамічних об’єктів на основі нейромережевого сингулярного спектрального аналізу / O.B. Скорохода, Б.Р. Андрієцький, І.Г. Цмоць, Р.О. Ткаченко // Наук. вісник НЛТУ України: зб. наук.-техн. праць. – Львів: РВВ НЛТУ України, 2012. – Вип. 22.11. – C. 362–369.

  7. Цмоць І.Г. Модифікований метод та НВІС-структура пристрою групового підсумовування для нейроелемента / І.Г. Цмоць, О.В. Скорохода, Б.І. Балич // Вісник Нац. ун-ту «Львівська політехніка»: Комп’ютерні науки та інформаційні технології. – Львів, 2012. – № 732. – С. 51–57.

  8. Ткаченко Р.О. Програмно-апаратна реалізація багатошарового перцептрона з неітераційним навчанням на базі різницевого вертикального таблично-алгоритмічного методу / P.O. Ткаченко, І.Г. Цмоць, О.В. Скорохода, Б.І. Балич // Вісник Нац. ун-ту «Львівська політехніка»: Комп’ютерні науки та інформаційні технології. – Львів, 2010. – № 686. – С. 65–71.

  9. Цмоць І.Г. Інтегрований підхід до синтезу високоефективних апаратних засобів нейромережевих технологій реального часу / І.Г. Цмоць, Я.П. Кісь, О.В. Скорохода // Наук. вісник НЛТУ України: зб. наук.-техн. праць. – Львів: РВВ НЛТУ України, 2009. – Вип. 19.9. – C. 269–279.

  10. Пат. № 66138, Україна, МПК G06F 7/38. Пристрій для обчислення сум парних добутків: Патент на корисну модель / І.Г. Цмоць, О.В. Скорохода; заявник і патентовласник Національний університет «Львівська політехніка». – № u201106811; заявл. 30.05.2011; опубл. 26.12.2011, Бюл. № 24. – 8 с.

  11. Tsmots I. Methods and VLSI-structures for neural element implementation / I. Tsmots, O. Skorokhoda // Proc. of the VI International Scientific and Technical Conference «MEMSTECH’2010», Polyana, 20–23 April 2010. – Lviv, 2010. – P. 135.

  12. Скорохода О.В. Таблично-алгоритмічна реалізація штучних нейромереж / О.В. Скорохода, П.В. Романюк, О.Р. Якимів // Матеріали міжнародної наукової конференції «Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту ISDMCI'2010», Євпаторія, 17–21 травня 2010 р. – Євпаторія, 2010. – Т. 1. – С. 398.

  13. Грицик В.В. Особливості технології нейрокомп'ютингу реального часу / B.В. Грицик, Р.О. Ткаченко, І.Г. Цмоць, О.В. Скорохода // Матеріали науково-технічної конференції «Обчислювальні методи і системи перетворення інформації», Львів, 7–8 жовтня 2010 р. – Львів, 2010. – С. 229–232.

  14. Skorokhoda O. Vertical-tabular implementation of neural element for the synthesis of multilayer perceptron with non-iterative learning / O. Skorokhoda, B. Balych, R. Tkachenko, I. Tsmots // Proc. of the V International Scientific and Technical Conference «CSIT’2010», Lviv, 14–16 October 2010. – Lviv, 2010. – P. 41.

  15. Tsmots I. Hardware implementation of the real time neural network components / I. Tsmots, O. Skorokhoda // Proc. of the VII International Scientific and Technical Conf. «MEMSTECH’2011», Polyana, 11–14 May 2011. – Lviv, 2011. – P. 124–126.

  16. Скорохода О.В. Вертикально-паралельний метод та структури для реалізації базових компонентів нейроелемента з використанням попередніх обчислень / О.В. Скорохода, І.Г. Цмоць, Я.П. Кісь // Матеріали міжнародної наукової конференції «Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту ISDMCI’2011», Євпаторія, 16–20 травня 2011 р. – Євпаторія, 2011. – Т. 1. – С. 311–313.

  17. Skorokhoda O. Stages of FPGA-Based Neural Networks Construction / O. Skorokhoda, I. Tsmots // Proc. of the V International Scientific and Technical Conference «CSIT’2011», Lviv, 16–19 November 2011. – Lviv, 2011. – P. 28.

  18. Скорохода О.В. Методологія розробки апаратних нейромереж реального часу / О.В. Скорохода, І.Г. Цмоць, Р.О. Ткаченко // Матеріали міжнародної наукової конференції «Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту ISDMCI’2012», Євпаторія, 27–31 травня 2012 р. – Євпаторія, 2012. – С. 415–416.

  19. Андрієцький Б.Р. Bикористання нейромережевого сингулярного спектрального аналізу в задачах оцінювання та прогнозування параметрів динамічних об’єктів / Б.Р. Андрієцький, О.В. Скорохода, І.Г. Цмоць // Збірник тез доповідей шостої міжнародної науково-технічної конференції «Фотоніка ОДС-2012», Вінниця, 1–4 жовтня 2012 р. – Вінниця, 2012. – С. 48.

АНОТАЦІЇ

Скорохода О.В. Синтез нейроелементів і нейромереж реального часу паралельно-вертикального типу. – На правах рукопису.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.23 – системи та засоби штучного інтелекту. – Національний університет «Львівська політехніка» МОНмолодьспорту України, Львів, 2013.

Дисертаційна робота присвячена розробленню моделей формального нейрона, вдосконаленню методу синтезу та створенню нейромереж реального часу паралельно-вертикального типу з високою ефективністю використання обладнання.

Розроблено метод паралельно-вертикального опрацювання даних у нейромережах (нейроелементах), який забезпечує зменшення кількості виводів інтерфейсу, розрядності міжнейронних зв’язків і витрат обладнання та підвищує швидкодію обчислень. Створено три моделі формального нейрона паралельно-вертикального типу, особливістю яких є порозрядне надходження та опрацювання вхідних даних і вагових коефіцієнтів, таблична реалізація функції активації і порозрядне формування результату, що забезпечило орієнтацію моделей на НВІС-реалізацію та адаптацію нейрона до вимог конкретного застосування. Вдосконалено метод синтезу нейромереж реального часу паралельно-вертикального типу, за яким, із врахуванням засобів реалізації, вимог конкретних застосувань та інтенсивності надходження вхідних даних і вагових коефіцієнтів, можна синтезувати апаратні нейромережі з високою ефективністю використання обладнання.



Ключові слова: нейромережа, нейроелемент, синтез, паралельно-вертикальне опрацювання даних, надвеликі інтегральні схеми, реальний час.
Скорохода О.В. Синтез нейроэлементов и нейросетей реального времени параллельно-вертикального типа. – На правах рукописи.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.23 – системы и средства искусственного интеллекта. – Национальный университет «Львовская политехника» Министерства oбразования и науки, молодежи и спорта Украины, Львов, 2013.

Диссертационная работа посвящена разработке моделей формального нейрона, совершенствованию метода синтеза и созданию нейросетей реального времени параллельно-вертикального типа с высокой эффективностью использования оборудования.

Рассмотрены области применения и задачи нейросетевых технологий. Показано, что значительная часть приложений требует обработки интенсивных потоков данных в реальном времени средствами, которые удовлетворяют ограничениям по габаритам, энергопотреблению и стоимости. Проанализированы программные, микропрограммные и аппаратные средства реализации нейросетей. Выявлено, что обеспечение режима реального времени требует значительных затрат оборудования, стоимости и сроков разработки. Существующие программные и микропрограммные средства не учитывают требования конкретных применений по габаритам и потребляемой мощности, а аппаратные средства имеют низкую эффективность использования оборудования. Установлено, что все виды реализации нейроалгоритмов в непосредственном виде встречаются довольно редко. Для реализации нейросетей реального времени целесообразно использовать комбинированные подходы с преобладанием аппаратных средств, реализующих распараллеливания вычисления не только во времени, но и в пространстве. Такие вычисления характеризуются введением дополнительного оборудования и отсутствием промежуточных пересылок информации в процессе вычисления, а также аппаратным управлением.

Предложено для обеспечения высокого быстродействия нейроэлементов и нейросетей при СБИС-реализации и уменьшения количества выводов интерфейса обработку данных осуществлять параллельно разрядными срезами (вертикально) на основе многооперандного подхода, т.е. параллельно-вертикально. Разработан метод параллельно-вертикальной обработки данных в нейросетях (нейроелэментах), который благодаря использованию многооперандного подхода, поразрядного поступления данных и совмещения процессов поступления данных с выполнением вычислений обеспечивает уменьшение количества выводов интерфейса, разрядности межнейронных связей и затрат оборудования и повышает быстродействие вычислений.

Проанализировано существующие модели нейронов и показано, что они не ориентированы на СБИС-реализацию, поскольку не основаны на элементарных арифметических операциях и требуют значительного количества выводов. Разработаны три модели формального нейрона параллельно-вертикального типа, особенностью которых является поразрядное поступления и обработка входных данных и весовых коэффициентов, табличная реализация функции активации и поразрядное формирования результата, что обеспечило ориентацию моделей на СБИС-реализацию и адаптацию нейрона к требованиям конкретного применения.

Синтезированы ориентированные на СБИС-реализацию нейроэлементы параллельно-вертикального типа, в которых благодаря согласованию и совмещению процессов параллельно-поразрядного поступления и обработки входных данных и весовых коэффициентов обеспечено высокую эффективность использования оборудования. Усовершенствован метод синтеза нейросетей реального времени параллельно-вертикального типа, по которому, с учетом средств реализации, требований конкретных приложений и интенсивности поступления входных данных и весовых коэффициентов, можно синтезировать аппаратные нейросети с высокой эффективностью использования оборудования.

Ключевые слова: нейросеть, нейроэлемент, синтез, параллельно-вертикальная обработка данных, сверхбольшие интегральные схемы, реальное время.
Skorokhoda O.V. Synthesis of parallel-vertical real-time neural elements and neural networks. – As a manuscript.

The thesis for Ph.D. in the specialty 05.13.23 – systems and means of artificial intelligence. – Lviv Polytechnic National University of Ministry of Education and Science, Youth and Sports of Ukraine, Lviv, 2013.

The thesis is devoted to development of a formal neuron models, improving the method of synthesis and creation of parallel-vertical real-time neural networks with high efficiency of equipment use.

The method of parallel-vertical data processing in neural networks (neural elements) have been developed, which provides reduction of interface pins’ amount, interneuronal connections’ bit capacity and equipment costs and enhances computing performance. Three parallel-vertical formal neuron models have been created. Peculiarity of these models are bitwise receipting and processing of input data and weight coefficients, tabular realization of activation function and bitwise formation of results, which provided orientation of models for VLSI-implementation and adaptation of the neuron to the requirements of the particular application. The method of synthesis of parallel-vertical real-time neural networks have been improved, by which, taking into account the means of implementation, the requirements of specific applications and intensity of input data and weight coefficients receipt, hardware neural network with high efficiency of equipment use can be synthesized.



Keywords: neural network, neural element, synthesis, parallel-vertical data processing, very large scale integrated circuits, real time.

Достарыңызбен бөлісу:
1   2


©kzref.org 2017
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет