Parallel sorting based on impulse K-winners-take-all neural network

Tymoshchuk, P.

Please use this identifier to cite or link to this item: https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/46924

Title:	Parallel sorting based on impulse K-winners-take-all neural network
Other Titles:	Паралельне сортування на основі імпульсної нейронної мережі типу “K-winners-take-all”
Authors:	Tymoshchuk, P.
Affiliation:	Lviv Polytechnic National University
Bibliographic description (Ukraine):	Tymoshchuk P. Parallel sorting based on impulse K-winners-take-all neural network / P. Tymoshchuk // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Комп’ютерні системи проектування теорія і практика. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2018. — № 908. — С. 18–22.
Bibliographic description (International):	Tymoshchuk P. Parallel sorting based on impulse K-winners-take-all neural network / P. Tymoshchuk // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Kompiuterni systemy proektuvannia teoriia i praktyka. — Lviv : Vydavnytstvo Lvivskoi politekhniky, 2018. — No 908. — P. 18–22.
Is part of:	Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Комп’ютерні системи проектування теорія і практика, 908, 2018
Journal/Collection:	Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Комп’ютерні системи проектування теорія і практика
Issue:	908
Issue Date:	26-Feb-2018
Publisher:	Видавництво Львівської політехніки
Place of the edition/event:	Львів Lviv
UDC:	004.032.026
Keywords:	мережа неперервного часу нейронна мережа (НМ) типу “K-winners-take-all” (KWTA) рівняння стану з розривною правою частиною дельта-функція Дірака паралельне сортування continuous-time K-winners-take-all (KWTA) neural network (NN) state equation with a discontinuous right-hand side impulse train Dirac delta function parallel sorting
Number of pages:	5
Page range:	18-22
Start page:	18
End page:	22
Abstract:	Описано нейронну мережу (НМ) неперервного часу типу “K-winners-take-all” (KWTA), яка ідентифікує найбільші К з-поміж N входів, де керуючий сигнал 1£K<N. Мережа описується рівнянням стану з розривною правою частиною і вихідним рівнянням. Рівняння стану містить шлейф імпульсів, які описуються сумою дельта- функцій Дірака. Головною перевагою мережі порівняно з іншими близькими аналогами є відсутність обмежень на швидкість збіжності. Наведено застосування мережі для швидкого паралельного сортування. Отримані теоретичні результати проілюстровано прикладом комп’ютерного моделювання, який демонструє ефективність мережі. continuous-time, K-winners-take-all (KWTA) neural network (NN), state equation with a discontinuous right-hand side, impulse train, Dirac delta function, parallel sorting.
URI:	https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/46924
Copyright owner:	© Національний університет “Львівська політехніка”, 2018 © Tymoshchuk P., 2018
References (Ukraine):	1. Majani E., Erlanson R., and Abu-Mostafa Y., “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, CA: Morgan Kaufmann, 1989, pp. 634–642. 2. Wang J., “Analysis and design of a k-winners-takeall network with a single state variable and the Heaviside step activation function,” IEEE Trans. Neural Netw., vol. 21, no. 9, pp. 1496–1506, Sept. 2010. 3. Tymoshchuk P. V., “A simplified continuous-time model of analogue K-winners-take-all neural circuit”, in Proc. XI Int. Conf. “The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics”, Polyana-Svalyava, Ukraine, February 23–25, 2011, pp. 121–125. 4. Lippmann R. P., “An introduction to computing with neural nets,” IEEE Acoustics, Speech and Signal Processing Magazine, vol. 3, no. 4, pp. 4–22, Apr. 1987. 5. Tymoshchuk P. and Kaszkurewicz E., ”A winner-take all circuit using neural networks as building blocks,” Neurocomputing, vol. 64, pp. 375–396, Mar. 2005. 6. Tymoshchuk P., “Stability of impulse K-Winners-Take-All neural network,” Computer Systems and Networks, № 882, pp. 90–98, 2017. 7. Lazzaro J., S. Ryckebusch, M. A. Mahowald, and C. A. Mead, “Winner-take-all networks of O(N) complexity,” in Advances in Neural Information Processing Systems 1, R. P. Lippmann, J. E. Moody, and D. S. Touretzky, Eds. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann, 1989, pp. 703–711. 8. Sekerkiran B. and Cilingiroglu U., “A CMOS K-winners-take-all circuits with 0(N) complexity,” IEEE Trans. Circuits Syst. II, vol. 46, no. 1, pp. 1–5, Jan. 1999. 9. Cichocki A. and Unbehauen R., Neural Networks for Optimization and Signal Processing. New York, NY, USA: Wiley, 1993. 10. O’Reilly R. C. and Munakata Y., Computational Explorations in Cognitive Neuroscience: Understanding the Mind by Simulating the Brain. Cambridge, MA: MIT Press, 2000. 11. Maass W., “Neural computation with winner-take-all as the only nonlinear operation”, in Advances in Information Processing Systems, vol. 12, S. A. Solla, T. K. Leen, and K.-R. Mueller, Eds. Cambridge, MA: MIT Press, 2000, pp. 293–299. 12. Wang J., “Analysis and design of an analog sorting network,” IEEE Trans. Neural Netw., vol. 6, no. 4, pp. 962–971, Jul. 1995. 13. 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.
References (International):	1. Majani E., Erlanson R., and Abu-Mostafa Y., "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, CA: Morgan Kaufmann, 1989, pp. 634–642. 2. Wang J., "Analysis and design of a k-winners-takeall network with a single state variable and the Heaviside step activation function," IEEE Trans. Neural Netw., vol. 21, no. 9, pp. 1496–1506, Sept. 2010. 3. Tymoshchuk P. V., "A simplified continuous-time model of analogue K-winners-take-all neural circuit", in Proc. XI Int. Conf. "The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics", Polyana-Svalyava, Ukraine, February 23–25, 2011, pp. 121–125. 4. Lippmann R. P., "An introduction to computing with neural nets," IEEE Acoustics, Speech and Signal Processing Magazine, vol. 3, no. 4, pp. 4–22, Apr. 1987. 5. Tymoshchuk P. and Kaszkurewicz E., "A winner-take all circuit using neural networks as building blocks," Neurocomputing, vol. 64, pp. 375–396, Mar. 2005. 6. Tymoshchuk P., "Stability of impulse K-Winners-Take-All neural network," Computer Systems and Networks, No 882, pp. 90–98, 2017. 7. Lazzaro J., S. Ryckebusch, M. A. Mahowald, and C. A. Mead, "Winner-take-all networks of O(N) complexity," in Advances in Neural Information Processing Systems 1, R. P. Lippmann, J. E. Moody, and D. S. Touretzky, Eds. San Mateo, CA: Morgan Kaufmann, 1989, pp. 703–711. 8. Sekerkiran B. and Cilingiroglu U., "A CMOS K-winners-take-all circuits with 0(N) complexity," IEEE Trans. Circuits Syst. II, vol. 46, no. 1, pp. 1–5, Jan. 1999. 9. Cichocki A. and Unbehauen R., Neural Networks for Optimization and Signal Processing. New York, NY, USA: Wiley, 1993. 10. O’Reilly R. C. and Munakata Y., Computational Explorations in Cognitive Neuroscience: Understanding the Mind by Simulating the Brain. Cambridge, MA: MIT Press, 2000. 11. Maass W., "Neural computation with winner-take-all as the only nonlinear operation", in Advances in Information Processing Systems, vol. 12, S. A. Solla, T. K. Leen, and K.-R. Mueller, Eds. Cambridge, MA: MIT Press, 2000, pp. 293–299. 12. Wang J., "Analysis and design of an analog sorting network," IEEE Trans. Neural Netw., vol. 6, no. 4, pp. 962–971, Jul. 1995. 13. 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.
Content type:	Article
Appears in Collections:	Комп'ютерні системи проектування теорія і практика. – 2018. – №908

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
2018n908_Tymoshchuk_P-Parallel_sorting_based_18-22.pdf		159.4 kB	Adobe PDF	View/Open
2018n908_Tymoshchuk_P-Parallel_sorting_based_18-22__COVER.png		412.84 kB	image/png	View/Open

Show full item record

putin IS MURDERER