Skip navigation
DSpace logo
  1. Електронний науковий архів Науково-технічної бібліотеки Національного університету "Львівська політехніка"
  2. Електронний архів Науково-технічної бібліотеки
  3. Вісники та науково-технічні збірники, журнали
  4. Комп'ютерні системи та мережі
  5. Комп'ютерні системи та мережі. – 2018. – №905

putin IS MURDERER

Please use this identifier to cite or link to this item: https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/47199
Title: Робочі режими імпульсної нейронної мережі типу “K-winners-take-all”
Other Titles: Work modes of impulse K-winners-take-all neural network
Authors: Тимощук, П. В.
Tymoshchuk, P.
Affiliation: Національний університет “Львівська політехніка”
Lviv Polytechnic National University
Bibliographic description (Ukraine): Тимощук П. В. Робочі режими імпульсної нейронної мережі типу “K-winners-take-all” / П. В. Тимощук // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Комп’ютерні системи та мережі. — Львів : Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2018. — № 905. — С. 125–129.
Bibliographic description (International): Tymoshchuk P. Work modes of impulse K-winners-take-all neural network / P. Tymoshchuk // Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Serie: Kompiuterni systemy ta merezhi. — Lviv : Vydavnytstvo Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika", 2018. — No 905. — P. 125–129.
Is part of: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Комп’ютерні системи та мережі, 905, 2018
Journal/Collection: Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Комп’ютерні системи та мережі
Issue: 905
Issue Date: 26-Feb-2018
Publisher: Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”
Place of the edition/event: Львів
Lviv
UDC: 004.032.026
Keywords: мережа неперервного часу
нейронна мережа (НМ) типу “K-winnerstake- all” (KWTA)
рівняння стану з розривною правою частиною
шлейф імпульсів
дельта-функція Дірака
існування та єдиність
Continuous-time network
K-winners-take-all (KWTA) neural circuit (NC)
state equation with a discontinuous right-hand side
impulse train
Dirac delta function
existence and uniqueness
Number of pages: 5
Page range: 125-129
Start page: 125
End page: 129
Abstract: Описано нейронну мережу (НМ) неперервного часу типу “K-winners-take-all” (KWTA), яка ідентифікує К найбільші з-поміж N входів, де керуючий сигнал 1 £ K < N . Мережа описується рівнянням стану із розривною правою частиною і вихідним рівнянням. Рівняння стану містить шлейф імпульсів, які описуються сумою дельта-функцій Дірака. Проаналізовано існування та єдиність робочих режимів мережі. Головною перевагою мережі порівняно з іншими близькими аналогами є розширення обмежень на швидкість збіжності до робочих режимів. Отримані теоретичні результати ілюструються прикладом комп’ютерного моделювання, який демонструє ефективність мережі.
A continuous-time network of K-winners-take-all (KWTA) neural circuit (NC) which is capable of identifying the largest K of N inputs, where a command signal 1 £ K < N is described. The network is described by a state equation with a discontinuous right-hand side and by an output equation. The state equation contains an impulse train defined by a sum of Dirac delta functions. Existence and uniqueness of the network work modes is analyzed. The main advantage of the network comparatively to other close analogs is widening convergence speed limitations to working modes. Theoretical results are derived and illustrated with computer simulation examples that demonstrate the network’s performance.
URI: https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/47199
Copyright owner: © Національний університет “Львівська політехніка”, 2018
© Тимощук П. В., 2018
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, CA: Morgan Kaufmann, 1989, pp. 634–642.
2. J. Wang, “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. P. V. Tymoshchuk, “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. 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.
5. P. Tymoshchuk and E. Kaszkurewicz, ”A winner-take all circuit using neural networks as building blocks,” Neurocomputing, vol. 64, pp. 375–396, Mar. 2005.
6. P. Tymoshchuk, “Parallel rank-order filtering based on impulse Kwinners-take-all neural network,” Computer Systems and Networks, No 881, pp. 160–165, 2017.
7. J. Lazzaro, 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. B. Sekerkiran and U. Cilingiroglu, “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. A. Cichocki and R. Unbehauen, Neural Networks for Optimization and Signal Processing. New York, NY, USA: Wiley, 1993.
10. R. C. O’Reilly and Y. Munakata, Computational Explorations in Cognitive Neuroscience: Understanding the Mind by Simulating the Brain. Cambridge, MA: MIT Press, 2000.
11. W. Maass, “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.
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, CA: Morgan Kaufmann, 1989, pp. 634–642.
2. J. Wang, "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. P. V. Tymoshchuk, "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. 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.
5. P. Tymoshchuk and E. Kaszkurewicz, "A winner-take all circuit using neural networks as building blocks," Neurocomputing, vol. 64, pp. 375–396, Mar. 2005.
6. P. Tymoshchuk, "Parallel rank-order filtering based on impulse Kwinners-take-all neural network," Computer Systems and Networks, No 881, pp. 160–165, 2017.
7. J. Lazzaro, 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. B. Sekerkiran and U. Cilingiroglu, "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. A. Cichocki and R. Unbehauen, Neural Networks for Optimization and Signal Processing. New York, NY, USA: Wiley, 1993.
10. R. C. O’Reilly and Y. Munakata, Computational Explorations in Cognitive Neuroscience: Understanding the Mind by Simulating the Brain. Cambridge, MA: MIT Press, 2000.
11. W. Maass, "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.
Content type: Article
Appears in Collections:Комп'ютерні системи та мережі. – 2018. – №905

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2018n905_Tymoshchuk_P-Work_modes_of_impulse_125-129.pdf464.54 kBAdobe PDFView/Open
2018n905_Tymoshchuk_P-Work_modes_of_impulse_125-129__COVER.png340.83 kBimage/pngView/Open
Show full item record


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