Статья

Название статьи СИНТЕЗ БИБЛИОТЕКИ КЛАССОВ OBJECTIVE-C_NEURON ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ПРИ РАСПОЗНАВАНИИ ОБРАЗОВ
Автор Н.И. Витиска, С.К. Буханцева
Рубрика РАЗДЕЛ III. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НЕЧЕТКИЕ СИСТЕМЫ
Месяц, год 07, 2014
Индекс УДК 004.421.6
DOI
Аннотация Излагается объектно-ориентированный метод создания библиотеки при внедрении искусственных нейронных сетей в мобильных и переносных устройствах, осуществляющих программные реализации моделей распознавания образов. Рассмотрены проблемы моделирования нейронных сетей для решения различных прикладных задач, сложно реализуемых с помощью стандартных методов. Предложена методология проектирования нейронных сетей на платформе iOS, которая позволяет реализовывать прикладные программы при распознавании образов без облачных вычислений, а также методы их создания и обучения с помощью разработанной библиотеки Objective-C_Neuron, которая дает возможность в дальнейшем расширения инструментария с помощью добавления других типов нейронных сетей. Предложенная библиотека дополняет известные, так как возможно расширение алгоритмов обучения нейронных сетей. Особое внимание обращается на увеличение области применения нейронных сетей - такие приложения работают как на мобильных устройствах, так и на персональных компьютерах. Расширение области применения программ при распознавании образов является очень важной и необходимой частью современных технических разработок. Главное достоинство предложенной системы – удобный способ работы с многопоточностью. Рассматривается возможность распараллеливания основных вычислений по созданию связей между нейронами, где расчет весов будет реализовываться на GUP. Задачи графики предполагают независимую параллельную обработку данных, и GPU изначально мультипоточен. Микроархитектура спроектирована так, чтобы эксплуатировать имеющееся в наличии большое количество нитей, требующих исполнения. Таким образом, неграфические вычисления, реализуемые на GPU дают значительное увеличение в производительности по сравнению с традиционными решениями.

Скачать в PDF

Ключевые слова Нейронная сеть; методология; метод; библиотека; инструментарий; многопоточность.
Библиографический список 1. Чернухин Ю.В. Искусственный интеллект и нейрокомпьютеры. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1997. – 273 с.
2. Кирсанов Э.Ю. Нейрокомпьютеры с параллельной архитектурой. Кн. 16. – М.: Радиотехника, 2004. – 496 с.
3. Злобин В.К., Ручкин В.Н. Нейросети и нейрокомпьютеры: Учеб. пособие. – СПб.: БХИ – Петербург, 20011. – 256 с.
4. Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. – М.: ИПРЖ «Радиотехника», 2000. – 416 с.
5. Extensible Markup Language. (XML) 1.0. W3C Recommendation. URL:
//http://www.w3.org/TR.
6. The SGML/XML Web Page-Extensible Markup Language (XML). URL: //http://www.oasisopen.org/cover/xml.html.
7. Simard P.Y. Best Practices for Convolutional Neural Networks Applied to Visual Document Analysis, Microsoft. – Р. 23-24.

Comments are closed.