Исследование моделей дефектов искусственных нейронных сетей
Автор: Фатхи Владимир Ахатович, Маршаков Даниил Витальевич, Галушка Василий Викторович
Журнал: Вестник Донского государственного технического университета @vestnik-donstu
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 3 (64) т.12, 2012 года.
Бесплатный доступ
Рассмотрены модели дефектов аппаратных реализаций искусственных нейронных сетей. Предложено расширение классов дефектов нейроэлементов путем введения дополнительного класса моделей дефектов нейронов, вызывающих появление на их выходах определенного уровня сигналов в интервале (0,1). Проведено экспериментальное исследование влияния введенного класса дефектов на работоспособность искусственной нейронной сети.
Искусственная нейронная сеть, аппаратная реализация, модели дефектов, работоспособность
Короткий адрес: https://sciup.org/14249842
IDR: 14249842
Список литературы Исследование моделей дефектов искусственных нейронных сетей
- Himavathi S. Feedforward Neural Network Implementation in FPGA Using Layer Multiplexing for Effective Resource Utilization/S. Himavathi, D. Anitha, A. Muthuramalingam//IEEE Transactions on Neural Networks. -2007. -Vol. 18. -№3. -pp. 880-888.
- Грибачев В.П. Элементная база аппаратных реализаций нейронных сетей/В.П. Грибачев//Компоненты и технологии. -2006. -№8. -С. 12-15.
- Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-e издание: пер. с англ./С. Хайкин. -М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. -1104 с.
- Осовский С. Нейронные сети для обработки информации/С. Осовский. -М.: Финансы и статистика, 2002. -344 с.
- Bolt G. Fault models for artificial neural networks/G. Bolt//IEEE International Joint Conference on Neural Networks, Singapore, 1991. -pp. 1373-1378.
- Phatak D.S. Complete and Partial Fault Tolerance of Feedforward Neural Nets/D.S. Phatak//IEEE Transactions on Neural Networks, 1995. -Vol. 6/2. -pp. 446-456.
- Piuri V. Fault tolerance in neural networks: theoretical analysis and simulation results/V. Piuri, M. Sami, R. Stefanelli//Advanced Computer Technology, Reliable Systems and Applications, 5th Annual European Computer Conference, Bologna, Italy, 1991. -pp. 429-436.
- Маршаков Д.В. Исследование влияния дефектов на работоспособность многослойной искусственной нейронной сети прямого распространения/Д.В. Маршаков, В.А. Фатхи//Вестник ДГТУ. -2011. -Т. 11. -№2 (53). -С. 169-173.
- Dias F.M. Fault Tolerance of Artificial Neural Networks: an Open Discussion for a Global Model/F.M. Dias, A. Antunes//International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing, Naun, July, 2008. -pp. 9-16.
- Пархоменко П.П. Основы технической диагностики. (Оптимизация алгоритмов диагностирования, аппаратурные средства)/П.П. Пархоменко, Е.С. Согомонян. -М.: Энергия, 1981. -320 с.
- Маршаков Д.В. Ранжирование дефектов в искусственных нейронных сетях/Д.В. Маршаков, В.А. Фатхи//Математические методы в технике и технологиях -ММТТ23: сб. тр. XXIII междунар. науч. конф.: в 12 т. -Саратов, 2010. -Т. 5. -Секция 5. -С.210-211.
- Singh A.P. Empirical study of FFANN tolerance to weight stuck-at max/min fault/A.P. Singh, C.S. Rai, P. Chandra//Internation Journal of Artificial Intelligence & Applications (IJAIA), 2010. -Vol. 1. -№2. -pp. 13-21.
- Omondi A. FPGA Implementations of Neural Networks/A. Omondi, J. Rajapakse, M. Bajger. -Springer, Berlin, Germany, 2006. -360 p.
- Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории/А.И. Галушкин. -М.: Горячая линия-Телеком, 2010. -480 с.
