MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2293294498

Implementation Issues of Kohonen Self-Organizing Map Realized on FPGA

2012· article· en· W2293294498 sur OpenAlex
Rafał Długosz, Marta Kolasa, Michał Szulc, Witold Pedrycz, Pierre-André Farine

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe European Symposium on Artificial Neural Networks · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNeural Networks and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-organizing mapField-programmable gate arrayQuantization (signal processing)Computer scienceProcess (computing)Reduction (mathematics)Field (mathematics)AlgorithmLookup tableArtificial neural networkArtificial intelligenceTopology (electrical circuits)Pattern recognition (psychology)Computer hardwareMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Presented are the investigations showing an impact of the length of data signals in hardware implemented Kohonen Self-Organizing Maps (SOM) on the quality of the learning process. The aim of this work was to determine the allowable reduction of the number of bits in particu- lar signals that does not deteriorate the network behavior. The eciency of the learning process has been quantied by using the quantization error. The results obtained for the SOM realized on Field Programmable Gate Array (FPGA), as well as by means of the software model of the SOM show that the smallest allowable resolution (expressed in bits) of the weight sig- nals equals seven, while the minimal bit length of the neighborhood signal ranges from 3 to 6 (depending on the map topology). For such values and properly selected values of other parameters the learning process remains undisturbed. Reducing the number of bits has an inuence on the number of neurons that can be synthesized on a single FPGA device.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,448
Score d'incertitude au seuil0,766

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle