Метод оптимизации весовых коэффициентов нейронных сетей с помощью генетического алгоритма при реализации на программируемых логических интегральных схемах

Предложен метод оптимизации весовых коэффициентов нейронной сети с помощью генетического алгоритма при реализации на программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС). Приведены примеры аппаратно-программной реализации средствами ПЛИС настройки весовых коэффициентов нейронной сети с помощью гене...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Видавець:Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
Дата:2013
Автори: Кравец, П.И., Шимкович, В.Н.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України 2013
Назва видання:Электронное моделирование
Теми:
Онлайн доступ:http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/100847
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Цитувати:Метод оптимизации весовых коэффициентов нейронных сетей с помощью генетического алгоритма при реализации на программируемых логических интегральных схемах / П.И. Кравец, В.Н. Шимкович // Электронное моделирование. — 2013. — Т. 35, № 3. — С. 65-74. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.

Репозиторії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id irk-123456789-100847
record_format dspace
spelling irk-123456789-1008472016-05-28T03:02:11Z Метод оптимизации весовых коэффициентов нейронных сетей с помощью генетического алгоритма при реализации на программируемых логических интегральных схемах Кравец, П.И. Шимкович, В.Н. Вычислительные процессы и системы Предложен метод оптимизации весовых коэффициентов нейронной сети с помощью генетического алгоритма при реализации на программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС). Приведены примеры аппаратно-программной реализации средствами ПЛИС настройки весовых коэффициентов нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Показано, что распараллеливанием вычислений обеспечивается значительное ускорение процедуры настройки весовых коэффициентов нейронной сети. Запропоновано метод оптимізації вагових коефіцієнтів нейронної мережі за допомогою генетичного алгоритму при їх реалізації на програмованих логічних інтегральних схемах (ПЛІС). Наведено приклади апаратно-програмної реалізації засобами ПЛІС налаштування вагових коефіцієнтів нейронної мережі за допомогою генетичного алгоритму. Показано, що розпаралелюванням обчислень забезпечується значне прискорення процедури налаштування вагових коефіцієнтів нейронної мережі. The authors propose a method for optimizing the weighting factors of the neural network by genetic algorithm with their implementation on Field-programmable gate array (FPGA). The examples of the hardware and software implementation of setting the weighting factors of neural network using the genetic algorithm by PLIC means are presented. It is shown that the parallelizing of calculations provides a significant acceleration of setting the weighting factors of the neural network. 2013 Article Метод оптимизации весовых коэффициентов нейронных сетей с помощью генетического алгоритма при реализации на программируемых логических интегральных схемах / П.И. Кравец, В.Н. Шимкович // Электронное моделирование. — 2013. — Т. 35, № 3. — С. 65-74. — Бібліогр.: 12 назв. — рос. 0204-3572 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/100847 681.5.13 ru Электронное моделирование Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
language Russian
topic Вычислительные процессы и системы
Вычислительные процессы и системы
spellingShingle Вычислительные процессы и системы
Вычислительные процессы и системы
Кравец, П.И.
Шимкович, В.Н.
Метод оптимизации весовых коэффициентов нейронных сетей с помощью генетического алгоритма при реализации на программируемых логических интегральных схемах
Электронное моделирование
description Предложен метод оптимизации весовых коэффициентов нейронной сети с помощью генетического алгоритма при реализации на программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС). Приведены примеры аппаратно-программной реализации средствами ПЛИС настройки весовых коэффициентов нейронной сети с помощью генетического алгоритма. Показано, что распараллеливанием вычислений обеспечивается значительное ускорение процедуры настройки весовых коэффициентов нейронной сети.
format Article
author Кравец, П.И.
Шимкович, В.Н.
author_facet Кравец, П.И.
Шимкович, В.Н.
author_sort Кравец, П.И.
title Метод оптимизации весовых коэффициентов нейронных сетей с помощью генетического алгоритма при реализации на программируемых логических интегральных схемах
title_short Метод оптимизации весовых коэффициентов нейронных сетей с помощью генетического алгоритма при реализации на программируемых логических интегральных схемах
title_full Метод оптимизации весовых коэффициентов нейронных сетей с помощью генетического алгоритма при реализации на программируемых логических интегральных схемах
title_fullStr Метод оптимизации весовых коэффициентов нейронных сетей с помощью генетического алгоритма при реализации на программируемых логических интегральных схемах
title_full_unstemmed Метод оптимизации весовых коэффициентов нейронных сетей с помощью генетического алгоритма при реализации на программируемых логических интегральных схемах
title_sort метод оптимизации весовых коэффициентов нейронных сетей с помощью генетического алгоритма при реализации на программируемых логических интегральных схемах
publisher Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
publishDate 2013
topic_facet Вычислительные процессы и системы
url http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/100847
citation_txt Метод оптимизации весовых коэффициентов нейронных сетей с помощью генетического алгоритма при реализации на программируемых логических интегральных схемах / П.И. Кравец, В.Н. Шимкович // Электронное моделирование. — 2013. — Т. 35, № 3. — С. 65-74. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.
series Электронное моделирование
work_keys_str_mv AT kravecpi metodoptimizaciivesovyhkoéfficientovnejronnyhsetejspomoŝʹûgenetičeskogoalgoritmaprirealizaciinaprogrammiruemyhlogičeskihintegralʹnyhshemah
AT šimkovičvn metodoptimizaciivesovyhkoéfficientovnejronnyhsetejspomoŝʹûgenetičeskogoalgoritmaprirealizaciinaprogrammiruemyhlogičeskihintegralʹnyhshemah
first_indexed 2024-03-30T08:51:44Z
last_indexed 2024-03-30T08:51:44Z
_version_ 1796148711092387840