Buchumschlag

Neural network application to pseudorandom sequence generation simulation

The article discusses the methodology of using neural networks to simulate pseudorandom sequences, which allows finding the hidden structure and sequence algorithms to reduce the observed processes to deterministic ones. To improve the quality of simulation of sequences of generated numbers, models...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2024
Hauptverfasser:	Lesyk, V.O., Doroshenko, A.Yu.
Format:	Artikel
Sprache:	Ukrainisch
Veröffentlicht:	PROBLEMS IN PROGRAMMING 2024
Schlagworte:	recursive neural networks pseudorandom number generator number sequence generation imitation TensorFlow UDC 004.421.5
Online Zugang:	https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/647
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Problems in programming
Завантажити файл:

Institution

Problems in programming

Ähnliche Einträge

Image compression module based neural network autoencoders
von: Lesyk, V.O., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Recurrent neural network model for music generation
von: Komarskiy, O.C., et al.
Veröffentlicht: (2022)

Recursive method for constructing linear convolution algorithms of various lengths using hypercomplex number systems.
von: Kalinovsky, Ya. A., et al.
Veröffentlicht: (2019)

A Convolutional Neural Network Model and Software Tool for Classifying the Presence of a Medical Mask on a Human Face
von: Hryhorenko, Y.S., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Structure of an algoritsm for quick two-dimensional convolution by means of isomorphing hypercomplex numerical systems
von: Kalinovsky, Ya. A., et al.
Veröffentlicht: (2018)

New application of artificial neural network-based direct power control for permanent magnet synchronous generator
von: Akkouchi, K., et al.
Veröffentlicht: (2021)

On the zero forcing number of graphs and their splitting graphs
von: Chacko, Baby, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Periods of Tribonacci sequences and elliptic curves
von: AIt-Amrane, Lyes, et al.
Veröffentlicht: (2018)

Hypercomplex Approach to Modeling of Reputation in Social Networks
von: Lande, D. V., et al.
Veröffentlicht: (2013)

Optimization of auto-tuning of programs using neural networks
von: Doroshenko, А.Yu., et al.
Veröffentlicht: (2018)

A generalized methodology of sign language recognition on video streams based on neural networks and transformers
von: Кузнєцова, Н. В., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Generalized analysis of matrix representations for associative hypercomplex number systems used in power engineering
von: Klipkov, S. I.
Veröffentlicht: (2014)

Comparative analysis of pseudorandom bit sequence generators
von: M. N. Mandrona, et al.
Veröffentlicht: (2017)

An intelligent chatbot for evaluating the emotional colouring of a message and responding accordingly
von: Kobchenko, V. R., et al.
Veröffentlicht: (2024)

A method of selecting hyper complex numbers systems for modeling digital reversible filters
von: Kalinovsky, Ya. A., et al.
Veröffentlicht: (2019)

Method for political propaganda detection in internet content using neural network natural language processing tools
von: Krak, Iu.V., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Neural and Bayesian networks in the problem of credit risk analysis
von: Kuznietsova, N. V., et al.
Veröffentlicht: (2015)

Modelling videocard memory performance for LLM neural networks
von: Rahozin, D.V., et al.
Veröffentlicht: (2024)

An evaluation of task performance capabilities in a network-centric system with neural networks usage
von: Бойченко, А. В., et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the \(m\)-ary partition numbers
von: Kachi, Yasuyuki, et al.
Veröffentlicht: (2018)

EQUIVALENT CIRCUITS OF A SYNCHRONOUS GENERATOR IN A VARIABLE-SPEED WIND TURBINE FOR POWERING A REVERSE OSMOSIS WATER DESALINATION PROCESS LINE
von: Vasko , P., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Software package for adaptive training of robot controllers based on neural networks
von: Vitiuk, A.Y., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Method of hypercomplex numbers systems generation for modeling digital reversible filters of 4th order
von: Kalinovsky, Ya. A., et al.
Veröffentlicht: (2019)

Application of non-canonical hypercomplex numerical systems to optimize total parametric sensitivity of reversible digital filters
von: Kalinovsky, Ya. O., et al.
Veröffentlicht: (2014)

Convolutional neural network model and software for classification of typical pests
von: Bezliudnyi, Y.S., et al.
Veröffentlicht: (2022)

The detour hull number of a graph
von: Santhakumaran, A. P., et al.
Veröffentlicht: (2018)

FEATURES OF DESIGN THE PERMANENT MAGNET WINDGENERATOR OF HIGH POWER (600÷3600) kW
von: Permynov, Y., et al.
Veröffentlicht: (2020)

The General Case of an Isomorphism of Commutative Hypercomplex Number Systems and Presentation of Exponential Functions in Them
von: Kalinovsky, Ja. A., et al.
Veröffentlicht: (2012)

Isomorphism of Commutative Hypercomplex Number Systems and Representations of Exponential Functions in Them
von: Каліновський, Я. О., et al.
Veröffentlicht: (2012)

Construction of High-Dimensional Isomorphic Hypercomplex Number Systems
von: Боярінова, Ю. Є., et al.
Veröffentlicht: (2012)

Norm Kloosterman sums over \(\mathbb{Z}[i]\)
von: Savastru, O., et al.
Veröffentlicht: (2018)

Adaptive maximum power point tracking using neural networks for a photovoltaic systems according grid
von: Sahraoui, H., et al.
Veröffentlicht: (2021)

A prediction of the frequency of non-periodic signals based on convolutional neural networks
von: Subbotin, S. A., et al.
Veröffentlicht: (2018)

APPLICATION OF DEEP LEARNING NEURAL NETWORK FOR CLASSIFICATION OF BIG DATA OF ASTRONOMIC OBSERVATIONS
von: Gorbunov, A. A., et al.
Veröffentlicht: (2017)

Features of representations of exponential functions in HNS of high dimensions by software of hypercomplex calculations
von: Боярінова, Ю. Є., et al.
Veröffentlicht: (2021)

IMPROVING THE RESILIENCE OF POWER SYSTEMS FOR ENERGY-INDEPENDENT COMMUNITIES THROUGH THE INTEGRATION OF DECENTRALIZED GENERATION
von: Polishchuk, Roman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Recurrent neural networks for the problem of improving numerical meteorological forecasts
von: Doroshenko, А.Yu., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Method of parametric adaptation of parallel and sequential turbo codes using neural networks
von: Zaitseva, Liliia
Veröffentlicht: (2025)

Dynamic network model based on the use of hypercomplex number systems
von: Ланде, Д. В., et al.
Veröffentlicht: (2020)

Crustal heat flow in Ukraine
von: Gordienko, V.V., et al.
Veröffentlicht: (2025)