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
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
