Найти

Результаты поиска

• ПРОЕКТИРОВАНИЕ МОДУЛЕЙ НЕЙРОСЕТЕЙ MLP И CNN НА ПЛИС ДЛЯ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ ИЗОБРАЖЕНИЙ

  Э. В. Мельник , Д.Е. Блох , А.И. Безмельцев , В.С. Панищев , С.Н. Полторацкий

  214-229

  2025-11-10

  Аннотация ▼

  Актуальность. Развитие методов машинного обучения и архитектур нейронных сетей, а также их распространение в различные сферы промышленности обуславливают актуальность решения задач по их аппаратной реализации. Использование программируемых логических интегральных схем в этой области позволит повысить скорость обработки данных и адаптивность реализуемых алгоритмов. Однако проектирование нейросетевых архитектур на программируемых логических интегральных схемах сопряжено с рядом методологических и технических сложностей, включая оптимизацию параллельных вычислений, управление аппаратными ресурсами и обеспечение работы в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Цель работы – анализ и сравнение двух архитектур нейронных сетей, многослойного перцептрона (MLP) и сверточной нейронной сети (CNN), в контексте их аппаратной реализации на программируемых логических интегральных схемах (ПЛИС). Особое внимание уделяется компромиссу между точностью классификации и эффективностью использования ограниченных аппаратных ресурсов ПЛИС. Методы исследования. Для достижения цели была проведена разработка и симуляция двух модулей на ПЛИС
  Virtex 7, перцептронного и сверточного. Использовался набор данных MNIST, уменьшенный до 20×20 пикселей. Реализация включала этапы квантования параметров до фиксированного формата 16:16, оптимизацию гиперпараметров, применение табличных вычислений для нелинейных функций и оценку использования ресурсов ПЛИС. Результаты и обсуждения. MLP достиг точности 93% при использовании 11% логических элементов, в то время как CNN обеспечила точность 98%, но потребовала существенно больше ресурсов. Использование внутренних буферов для хранения промежуточных данных в CNN привело к превышению допустимых ресурсов. Вынужденный переход к внешней памяти увеличил задержки и объем портов ввода-вывода. Выводы. Исследование показало, что выбор архитектуры зависит от приоритетов: CNN обеспечивает лучшую точность, но менее эффективна в ресурсах. Для embedded-систем с ограничениями по памяти и потреблению энергии предпочтительна упрощенная MLP-реализация. Основными проблемами остаются нехватка внутренней памяти и высокая ресурсоемкость операций, что требует дальнейших исследований в области аппаратной оптимизации и адаптивного управления вычислениями

• СЛУЧАЙНАЯ ПОГРЕШНОСТЬ ИЗМЕРЕНИЯ ДЛИТЕЛЬНОСТИ ИМПУЛЬСА С ОСЦИЛЛЯЦИЯМИ НА ВЕРШИНЕ МНОГОПОРОГОВЫМИ ИЗМЕРИТЕЛЯМИ ДЛИТЕЛЬНОСТИ

  Д.В. Беляев , Д. Е. Губарев , К. Е. Румянцев

  2021-12-24

  Аннотация ▼

  В системах автоматического измерения длительности видеоимпульсов используют-
  ся различные устройства усиления и формирования импульсов нормированного уровня,
  длительность которых равна длительности входных сигналов. Грубое измерение длитель-
  ности видеоимпульсов может производится однопороговыми измерителями. Более точ-
  ными являются многопороговые измерители и измерители с плавающим порогом. Измери-
  тели длительности импульсов нашли широкое применение в аппаратуре радиоэлектронной
  борьбы, в измерительной технике. Вариация формы электрических сигналов не позволяет
  применить единственный метод измерения, наилучший для всех форм, поэтому продолжа-
  ется поиск технических решений, удовлетворяющих противоречивым требованиям: широ-
  кий диапазон длительностей и скважностей. Целью работы является провести математический анализ случайной погрешности измерения длительности импульса с осцилляция-
  ми на вершине многопороговыми измерителями длительности. В ходе работы были полу-
  чены результаты численного эксперимента по измерению длительности импульса с осцил-
  ляциями на вершине многопороговыми измерителями длительности. А также проведено
  сравнение четырех многопороговых измерителей длительности для исследуемой формы
  импульса. Результаты расчетов представлены для динамического диапазона сигнала 60 дБ
  и шага квантования амплитуды 3дБ и 12 дБ