Please use this identifier to cite or link to this item: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/40980
Title: Імпульсна нейронна мережа типу “K-WINNERS-TAKE-ALL”
Authors: Тимощук, П. В.
Affiliation: Національний університет “Львівська політехніка”
Bibliographic description (Ukraine): Тимощук П. В. Імпульсна нейронна мережа типу “K-WINNERS-TAKE-ALL” / П. В. Тимощук // Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Автоматика, вимірювання та керування. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2017. — № 880. — С. 41–43.
Bibliographic description (International): Timoshchuk P. V. Impulsna neironna merezha typu "K-WINNERS-TAKE-ALL" / P. V. Timoshchuk // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Avtomatyka, vymiriuvannia ta keruvannia. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2017. — No 880. — P. 41–43.
Is part of: Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Автоматика, вимірювання та керування, 880, 2017
Journal/Collection: Вісник Національного університету «Львівська політехніка». Серія: Автоматика, вимірювання та керування
Issue: 880
Issue Date: 28-Mar-2017
Publisher: Видавництво Львівської політехніки
Place of the edition/event: Львів
UDC: 004.032.026
Keywords: мережа неперервного часу
нейронна мережа типу “K-winners-takeall”
рівняння стану з шлейфом імпульсів
дельта-функція Дірака
Continuous-time network
K-winners-take-all neural network
state equation
impulse train
Dirac delta function
Number of pages: 3
Page range: 41-43
Start page: 41
End page: 43
Abstract: Описано імпульсну нейронну мережу неперервного часу типу “K-winners-take-all”, яка ідентифікує К найбільші з-поміж N входів, де керуючий сигнал 1 £ K < N . Мережа описується рівнянням стану, що містить шлейф імпульсів, і вихідним рівнянням. Мережа спроможна досягати теоретично довільної скінченної швидкості збіжності до KWTA-режиму. Отримані теоретичні результати проілюстровано прикладом комп’ютерного моделювання, який демонструє ефективність мережі.
An impulse continuous-time K-winners-take-all neural network which is capable of identifying the largest K of N inputs, where a command signal 1 £ K < N is presented. The network is described by a state equation with an impulse train and by an output equation. The network is capable to reach theoretically arbitrary finite convergence speed to the KWTA operation. Theoretical results are derived and illustrated with computer simulation example that demonstrates the network’s performance.
URI: http://ena.lp.edu.ua:8080/handle/ntb/40980
Copyright owner: © Національний університет “Львівська політехніка”, 2017
© Тимощук П. В., 2017
References (Ukraine): 1. E. Majani, R. Erlanson, and Y. Abu-Mostafa, “On the k-winners-take-all network,” in Advances in Neural Information Processing Systems 1, R. P. Lippmann, J. E. Moody, and D. S. Touretzky, Eds. San Mateo, C A: Morgan Kaufmann, 1989, pp. 634–642.
2. R. P. Lippmann, “An introduction to computing with neural nets,” IEEE Acoustics, Speech and Signal Processing Magazine, Vol. 3, No. 4, pp. 4–22, Apr. 1987.
3. Тимощук П. Aналогова нейронна схема ідентифікації найбільших за величиною з множини сигналів з невідомого діапазону / П. Тимощук // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Комп’ютерні науки та інформаційні технології : збірник наукових праць. – 2015. – № 826. – С. 3–8.
4. S. Shatnyi and P Tymoshchuk, “Hardware implementation of discrete-time neural circuit of largest/smallest signal identification”, in Proc. of the XIIIth Int. Conf. “The Expirence of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics”, L’viv-Polyana, Ukraine, February, 24–27, 2015, pp. 226–230.
5. Tymoshchuk P. A hardware implementation of neural circuit of maximal/minimal value discrete-time signal identification / P. Tymoshchuk, S. Shatnyi // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Комп’ютерні системи проектування теорія і практика : збірник наукових праць. – 2015. – №828. – С. 27–34.
References (International): 1. E. Majani, R. Erlanson, and Y. Abu-Mostafa, "On the k-winners-take-all network," in Advances in Neural Information Processing Systems 1, R. P. Lippmann, J. E. Moody, and D. S. Touretzky, Eds. San Mateo, C A: Morgan Kaufmann, 1989, pp. 634–642.
2. R. P. Lippmann, "An introduction to computing with neural nets," IEEE Acoustics, Speech and Signal Processing Magazine, Vol. 3, No. 4, pp. 4–22, Apr. 1987.
3. Tymoshchuk P. Analohova neironna skhema identyfikatsii naibilshykh za velychynoiu z mnozhyny syhnaliv z nevidomoho diapazonu, P. Tymoshchuk, Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Kompiuterni nauky ta informatsiini tekhnolohii : zbirnyk naukovykh prats, 2015, No 826, P. 3–8.
4. S. Shatnyi and P Tymoshchuk, "Hardware implementation of discrete-time neural circuit of largest/smallest signal identification", in Proc. of the XIIIth Int. Conf. "The Expirence of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics", L’viv-Polyana, Ukraine, February, 24–27, 2015, pp. 226–230.
5. Tymoshchuk P. A hardware implementation of neural circuit of maximal/minimal value discrete-time signal identification, P. Tymoshchuk, S. Shatnyi, Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Kompiuterni systemy proektuvannia teoriia i praktyka : zbirnyk naukovykh prats, 2015, No 828, P. 27–34.
Content type: Article
Appears in Collections:Автоматика, вимірювання та керування. – 2017. – №880



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.