Designing of array neuron-equivalentors with a quasi-universal activation function for creating a self-learning equivalent- convolutional neural structures

Journal Title: Системи обробки інформації - Year 2019, Vol 24, Issue 1

Abstract

In the paper, we consider the urgent need to create highly efficient hardware accelerators for machine learning algorithms, including convolutional and deep neural networks, for associative memory models, clustering, and pattern recognition. We show a brief overview of our related works the advantages of the equivalent models (EM) for designing bio-inspired systems. Such EM-paradigms are very perspective for processing, clustering, recognition, storing large size, strongly correlated, highly noised images and creating of uncontrolled learning machine. And since the basic nodes of EM are such vector-matrix (matrix-tensor procedures with continuous-logical operations as: normalized vector operations "equivalence", "nonequivalence", and etc., we consider in this paper new conceptual approaches to the design of full-scale arrays of such neuron-equivalentors (NEs) with extended functionality, including different activation functions. Our approach is based on the use of analog and mixed (with special coding) methods for implementing the required operations, building NEs (with number of synapsis from 8 up to 128 and more) and their base cells, nodes based on photosensitive elements and current mirrors. Simulation results show that the efficiency of NEs relative to the energy intensity is estimated at a value of not less than 1012 an. op. / sec on W and can be increased. The results confirm the correctness of the possibility of creating NE and MIMO structures on their basis.

Authors and Affiliations

Володимир Красиленко, Олександр Лазарєв

Keywords

Related Articles

Застосування інформаційного підходу до синтезу непараметричних вирішальних правил виявлення та оцінювання параметрів сигналу на фоні завад з невідомим законом розподілу

Узагальнено і розгорнуто ідеї інформаційного підходу до синтезу вирішальних правил виявлення й оці-нювання параметрів сигналів на фоні адитивних завад з невідомим законом розподілу. Введені нові базові теоретичні поняття...

Estimation of uncertainty measurement of parameters of the external magnetic field of technical means

A methodology for estimating the uncertainty of indirect measurements of the magnitude of the magnetic mo-ment created by an external magnetic field of a technical device is proposed. Previously, to estimate the measured...

Нормативне забезпечення методів контролю якості полівінілхлоридної ізоляції електричних кабелів

У статті обґрунтована доцільність систематизації та впорядкування нормативної документації, яка регламентує вимоги щодо контролю та оцінювання якості полівінілхлоридної ізоляції електричних кабелів відповідно до вимог мі...

Development of identification templates of anomal computer systems status based on control charts

The purpose of the article is to propose a method for identifying the state of the computer system based on EWMA control charts and СUSUM charts. The software for construction of templates for fixing abnormal state of a...

Оценка неопределенности измерения физико-химических показателей качества и безопасности подсолнечного масла

В работе представлены результаты исследований качества подсолнечного масла на соответствие требованиям действующих стандартов. Были рассмотрены пять показателей качества и безопасности подсолнечного масла, измерения кото...

Download PDF file
  • EP ID EP477552
  • DOI -
  • Views 27
  • Downloads 0

How To Cite

Володимир Красиленко, Олександр Лазарєв (2019). Designing of array neuron-equivalentors with a quasi-universal activation function for creating a self-learning equivalent- convolutional neural structures. Системи обробки інформації, 24(1), 82-91. https://europub.co.uk/articles/-A-477552