Спеціальне кодування для систем машинного навчання
DOI:
https://doi.org/10.18372/2073-4751.70.16843Ключові слова:
розрядно-логарифмічне кодування, нейроні мережі, машинне навчанняАнотація
Розглянуто напрямки розвитку комп’ютерних засобів для систем машинного навчання на рівні вдосконалення арифметико-логічного базису, а саме спеціального кодування даних та відповідного операційного базису.
Запропоновано будувати процедури машинного навчання на базисі розрядно-логарифмічного представлення даних. Такий базис має всі властивості системи числення та є розвитком двійкової системи числення. В масивах цифрових операндів, що підлягають аналізу та упорядкуванню , вибору максимальних або мінімальних значень обчислюється додаткова різниця між кодами представлення значущих одиниць. Таке перетворення забезпечує інформацією, що дозволяє підвищити продуктивність на один- два порядки при виконанні завдання в цілому.
Результат роботи моделі показує рівні продуктивності, які можливо досягнути при застосуванні спеціального кодування з орієнтацію на нейроні мережі. Реалізація моделі залишається відкритою, бо дозволяє приєднувати нові методи обробки та нові архітектури для дослідження. Запропоновані підходи розширюють теоретичну базу моделювання та реалізації нейронних мереж для машинного навчання Machine Learning
Посилання
Гамаюн В.П. Розрядно-логарифмічна арифметика. Методи та алгоритми. Монографія. – К.: Книжкове вид-во НАУ, 2007. – 272 с.
Гамаюн В.П. Шалаш Л.А. Высокопроизводителдьная обработка на основе оценочных вычислений // Нові комп’ютерні засоби, обчислювальні машини та мережі: Зб. наук. пр. Ін-т кібернетики ім. Глушкова НАНУ. – К., 2001. – № 1. – С. 104-108.
Гупал А.М. Пашко С.В. Эффективность байесовских процедур распознования // Кибернентика и системный анализ. К., 1995. – № 4. – С. 76-89.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Науковий журнал дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.
Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Авторські права
Автори, які публікують свої роботи в журналі:
-
зберігають за собою авторські права на свої публікації;
-
надають журналу право на перше опублікування статті;
-
погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;
-
мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.




