Исследование надежности аналоговых нейронных сетей методом Монте-Карло

А. И. Перегуда; А. А. Тимашов

Исследование надежности аналоговых нейронных сетей методом Монте-Карло

А. И. Перегуда¹, А. А. Тимашов²

научная статья Страницы: 12-16

¹ д.т.н., профессор кафедры «Компьютерные системы и сетевые технологии», Обнинский государственный Технический Университет Атомной Энергетики (ИАТЭ)
² студент 5-го курса кафедры КССТ, Обнинский Государственный Технический Университет Атомной Энергетики (ИАТЭ)

Ключевые слова: сети Хопфилда и Хемминга показатели надежности моделирования

Аннотация

Исследована надежность одной из аппаратных реализаций искусственных нейронных сетей. Смоделированы сети Хопфилда и Хемминга. По результатам моделирования оценены некоторые показатели надежности и сделаны соот-ветствующие выводы.

Для цитирования

Перегуда А.И., Тимашов А.А. Исследование надежности аналоговых нейронных сетей методом Монте-Карло // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2010. № 10. С. 12–16.

Список источников

Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн.1: Учеб. Пособие для вузов / Общая ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖР. 2000. С. 356-357.
Нечипоренко В.И. Структурный анализ и методы построения надежных систем. М.: Сов. радио. 1968. С. 220-232.
Dugan J.B. Watterson J.W. Reliability analysis of artificial neural networks / Reliability and Maintainability Symposium. 1991. Proceedings. Annual. Р.598-603.
Потапов В.И., Потапов И.В. Оптимизация функциональной надежности избыточной, восстанавливаемой после отказов, «стареющей» искусственной нейронной сети // Информационные технологии. 2004. № 12. С. 19-26.
Derek B. I. Feltham, Wojciech Maly, Physically Realistic Fault Models for Analog CMOS Neural Networks // IEEE Journal of Solid-state Circuits. September 1991. V. 26. No. 9. Р. 1223-1229.
Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. Изд-е 2-е: пер. с. англ. М.: Издательский дом «Вильямс». 2006. С. 862-870.
Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. Изд-е 2-е, стереотип. М.: Горячая линия-Телеком. 2002. С. 66-69.
Pasha G.R., Muhammad Aslam, Atif Akbar, Sampling Algorithm of Order Statistics for Conditional Lifetime Distributions // Pakistan Journal of Statistics and Operation Research. 2005. V.1. Р. 1-6.
Lawrence D. Brown Tony Cai T. and Anirban DasGupta Interval Estimation for a Binomial Proportion // Statistical Science 2001. V. 16. No. 2. Р.101-133.
Боровков А.А. Математическая статистика. М.: Наука. 1984. С. 268-269.

[1] Галушкин А.И. Теория нейронных сетей. Кн.1: Учеб. Пособие для вузов / Общая ред. А.И. Галушкина. М.: ИПРЖР. 2000. С. 356-357.

[2] Нечипоренко В.И. Структурный анализ и методы построения надежных систем. М.: Сов. радио. 1968. С. 220-232.

[3] Dugan J.B. Watterson J.W. Reliability analysis of artificial neural networks / Reliability and Maintainability Symposium. 1991. Proceedings. Annual. Р.598-603.

[4] Потапов В.И., Потапов И.В. Оптимизация функциональной надежности избыточной, восстанавливаемой после отказов, «стареющей» искусственной нейронной сети // Информационные технологии. 2004. № 12. С. 19-26.

[5] Derek B. I. Feltham, Wojciech Maly, Physically Realistic Fault Models for Analog CMOS Neural Networks // IEEE Journal of Solid-state Circuits. September 1991. V. 26. No. 9. Р. 1223-1229.

[6] Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. Изд-е 2-е: пер. с. англ. М.: Издательский дом «Вильямс». 2006. С. 862-870.

[7] Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. Изд-е 2-е, стереотип. М.: Горячая линия-Телеком. 2002. С. 66-69.

[8] Pasha G.R., Muhammad Aslam, Atif Akbar, Sampling Algorithm of Order Statistics for Conditional Lifetime Distributions // Pakistan Journal of Statistics and Operation Research. 2005. V.1. Р. 1-6.

[9] Lawrence D. Brown Tony Cai T. and Anirban DasGupta Interval Estimation for a Binomial Proportion // Statistical Science 2001. V. 16. No. 2. Р.101-133.

[10] Боровков А.А. Математическая статистика. М.: Наука. 1984. С. 268-269.