Theoretical foundations of hardware implementation of multiply neural-like growing networks
The theoretical foundations of the hardware implementation of neural-like growing networks are regarded in the paper. On the base of the given theorems and statements the most crucial relations of the full vectors given union relations of their sub-vectors are determined. As a consequence, the opera...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Математичні машини і системи |
|---|---|
| Дата: | 2015 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2015
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113662 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Theoretical foundations of hardware implementation of multiply neural-like growing networks / V.O. Yashchenko// Математичні машини і системи. — 2015. — № 4. — С. 3-18. — Бібліогр.: 8 назв. — англ. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-113662 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Yashchenko, V.O. 2017-02-11T17:10:11Z 2017-02-11T17:10:11Z 2015 Theoretical foundations of hardware implementation of multiply neural-like growing networks / V.O. Yashchenko// Математичні машини і системи. — 2015. — № 4. — С. 3-18. — Бібліогр.: 8 назв. — англ. 1028-9763 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113662 681.4 The theoretical foundations of the hardware implementation of neural-like growing networks are regarded in the paper. On the base of the given theorems and statements the most crucial relations of the full vectors given union relations of their sub-vectors are determined. As a consequence, the operations of construction and functioning of the neural-like network are determined. The increase of the relative speed of the information processing under the increase of its volume is shown. У роботі розглядаються теоретичні основи апаратної реалізації нейроподібних зростаючих мереж. На основі наведених теорем і тверджень визначені базові відносини повних векторів, заданих об'єднанням відносин їх підвекторів. У результаті визначаються операції побудови і функціонування нейроподібних мереж. Показано збільшення відносної швидкості обробки інформації при збільшенні її об'єму. В работе рассматриваются теоретические основы аппаратной реализации нейроподобных растущих сетей. На основе приведенных теорем и утверждений определены базовые отношения полных векторов, заданных объединением отношений их подвекторов. В результате определяются операции построения и функционирования нейроподобной сети. Показано увеличение относительной скорости обработки информации при увеличении ее объема. en Інститут проблем математичних машин і систем НАН України Математичні машини і системи Обчислювальні системи Theoretical foundations of hardware implementation of multiply neural-like growing networks Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Theoretical foundations of hardware implementation of multiply neural-like growing networks |
| spellingShingle |
Theoretical foundations of hardware implementation of multiply neural-like growing networks Yashchenko, V.O. Обчислювальні системи |
| title_short |
Theoretical foundations of hardware implementation of multiply neural-like growing networks |
| title_full |
Theoretical foundations of hardware implementation of multiply neural-like growing networks |
| title_fullStr |
Theoretical foundations of hardware implementation of multiply neural-like growing networks |
| title_full_unstemmed |
Theoretical foundations of hardware implementation of multiply neural-like growing networks |
| title_sort |
theoretical foundations of hardware implementation of multiply neural-like growing networks |
| author |
Yashchenko, V.O. |
| author_facet |
Yashchenko, V.O. |
| topic |
Обчислювальні системи |
| topic_facet |
Обчислювальні системи |
| publishDate |
2015 |
| language |
English |
| container_title |
Математичні машини і системи |
| publisher |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| format |
Article |
| description |
The theoretical foundations of the hardware implementation of neural-like growing networks are regarded in the paper. On the base of the given theorems and statements the most crucial relations of the full vectors given union relations of their sub-vectors are determined. As a consequence, the operations of construction and functioning of the neural-like network are determined. The increase of the relative speed of the information processing under the increase of its volume is shown.
У роботі розглядаються теоретичні основи апаратної реалізації нейроподібних зростаючих мереж. На основі наведених теорем і тверджень визначені базові відносини повних векторів, заданих об'єднанням відносин їх підвекторів. У результаті визначаються операції побудови і функціонування нейроподібних мереж. Показано збільшення відносної швидкості обробки інформації при збільшенні її об'єму.
В работе рассматриваются теоретические основы аппаратной реализации нейроподобных растущих сетей. На основе приведенных теорем и утверждений определены базовые отношения полных векторов, заданных объединением отношений их подвекторов. В результате определяются операции построения и функционирования нейроподобной сети. Показано увеличение относительной скорости обработки информации при увеличении ее объема.
|
| issn |
1028-9763 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/113662 |
| citation_txt |
Theoretical foundations of hardware implementation of multiply neural-like growing networks / V.O. Yashchenko// Математичні машини і системи. — 2015. — № 4. — С. 3-18. — Бібліогр.: 8 назв. — англ. |
| work_keys_str_mv |
AT yashchenkovo theoreticalfoundationsofhardwareimplementationofmultiplyneurallikegrowingnetworks |
| first_indexed |
2025-12-07T18:03:01Z |
| last_indexed |
2025-12-07T18:03:01Z |
| _version_ |
1850873564616458240 |