A számítási pontosság és robosztusság kérdésének elemzése analogikai CNN algoritmusok néhány osztályában  részletek

súgó  nyomtatás 
vissza »

 

Projekt adatai

 
azonosító
42942
típus K
Vezető kutató Szolgay Péter
magyar cím A számítási pontosság és robosztusság kérdésének elemzése analogikai CNN algoritmusok néhány osztályában
Angol cím Analysis of computation accurary and robustness in some classes of analogic CNN algorithms
zsűri Informatikai–Villamosmérnöki
Kutatóhely Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék (Pannon Egyetem)
résztvevők Bodrogi Péter
Schanda János
projekt kezdete 2003-01-01
projekt vége 2005-12-31
aktuális összeg (MFt) 7.165
FTE (kutatóév egyenérték) 0.00
állapot lezárult projekt





 

Zárójelentés

 
kutatási eredmények (magyarul)
A CNN tömbök analóg VLSI implementációi teraoperáció/s számítási teljesítményt adnak, pontosságuk viszont 6-7 bit. Komplex tér-idő dinamikával rendelkező rendszerek viselkedésének vizsgálatánál ez a pontosság nem elegendő. Ekkor előtérbe kerülnek az emulált digitális CNN-UM implementációk (ASIC vagy FPGA). - Elemeztük az emlős retina, az óceán áramlás és a taktilis nyomásérzékelő valamint a földrengés hullámok viselkedését. Összefüggéseket adtunk a számítási pontosság, az implementálható emulált digitális CNN cellaszám és a számítás sebessége között. - A vizsgálatok alapján az adott feladatosztályokra kijelölhető volt a minimális számítási pontosság igény. - Képmegjelenítőkön alkalmazható új al-pixel architektúrákat és a megjelenítendő kép fénysűrűség-eloszlását nagy térbeli felbontással figyelembe vevő ''image rendering'' algoritmusokat találtunk, amelyeknél - valós idejű alkalmazásoknál a számításigény miatt - fontos a gyors CNN transzformáció alkalmazása. - Kimutattuk, hogy a színi mérethatás szignifikáns, és a kis méretű színi stimulustól jellegzetes függést mutat, valamint javaslatot tettünk ennek modellezésére. - Kimutattuk, hogy a színmemóriából a megfigyelő által reprodukált színészlelet különbözik a közvetlenül megfigyelt színészlelettől, és számszerűsítettük ezeket a különbségeket. A színmemória-hatásokat - a nagy számításigény miatt - érdemes CNN-transzformációval modellezni.
kutatási eredmények (angolul)
Analog VLSI implementations of CNN arrays exhibit teraoperatio/s computing power but the accyracy of the computations are limited to 6-7 bits.In analysis of systems with complex spatio-temporal dynamics tis accuracy is not enough. Emulated digital CNN arrays are used in this case (ASIC or FPGA). - The vertabrate retina model, the ocean model, the tactile sensor model and the seismic wave model were analysed. Relationships were defined among the computing accuracy, the implementable number of emulated digital CNN cells and the speed of computation. - The minimal accuracy requirements were defined for the different problem classes. - New subpixel arrangements and color rendering methods for multi primary displays were developed. In real-time processing problems the huge computing power is an important issue and the CNN thechnology can be used here effectively. - The color size effect was analysed and a new model were developed. - The difference between the color coming from the long-term memory and the sensed color could be quantified. The color memory models need a large computing power and the CNN technology can be effective in this field too.
a zárójelentés teljes szövege http://real.mtak.hu/850/
döntés eredménye
igen





 

Közleményjegyzék

 
A. Kis, F. Kovács, P. Szolgay: Hardware and Software Environment for a Tactile Sensor Array, Proc. of Eurosensors 2005, Barcelona, pp. 208-212., 2005
L.Beke, Z. Nagy, P.Szolgay: Lowcost CNN-UM Global Analogic Programming Unit Implementation on FPGA, Proc . of CNNA04, pp. 28-33, 2004
Z.Nagy, P. Szolgay: Fast and Efficient Multilayer CNN-UM Emulator Using FPGA, Periodica Polytechnika, 2004
Z.Nagy, Zs. Szolgay, P.Szolgay: Tactile Sensor Modeling by Using Emulated Digital CNN-UM, Proc. of CNNA04, pp 399-404, 2004
P.Kozma, S. Kocsárdi, P.Sonkoly, P.Szolgay: Seismic Wave Propagation Modeling on Emulated Sigital CNN-UM Architecture, Proc. of CNNA04, pp376-380, 2004
A Gacsádi, P. Szolgay: A Variational Method for Image Denoising by Using Cellular Neural Networks, Proc of CNNA04, pp. 213-218, 2004
Z.Nagy P.Szolgay: Emulated Digital CNN-UM Implementation of a Barotropic Ocean Model, Proc.. of IJCNN04, pp. 3137-3142, 2004
P. Kozma, Z. Nagy, P.Szolgay: Oject tacking and Exact Clor Reproduction for Medical Imaging, Cellular Neural Networks-2004, Nova, 2004
G.Derefeldt, T. Swartling, U.Berggrund, P.Bodrogi: Cognitive Color, Color Res., pp. 7-19, 2004
J. Schanda: Photometry, Encyclopedia of Modern Optics, Elsevier, 2004
G. Kutas, P.Bodrogi: Colorimetric Characterization of a HD-PDP Device,, Proc. of CGIV2004, pp 65-69, 2004
G. Kutas, H.K. Choh, Y. Kwak, P. Bodrogi, L. Czúni: Sub-Pixel Arrangements and Color Image Rendering Methods for Multi-Primary Displays, accepted for publication in the Journal of Electronic Imaging, 2005
Z. Nagy, P. Szolgay: Solving Partial Differential Equations on Emulated Digital CNN-UM Architectures, Functional Differential Equations Vol. 13. No.1. 61-87, 2006
Á. Zarándy, P. Földesy, P. Szolgay, Sz. Tőkés, Cs. Rekeczky, T. Roska: Various implementations of topographic, sensory, cellular wave computers, Proc. of ISCAS05, Kobe, 2005
Z. Nagy, Zs. Vörösházi, P. Szolgay: An Emulated Digital Retina Model Implementation on FPGA, Proc. of CNNA05, Hsinchu2005, pp. 278-281., 2005
P. Kozma, P. Sonkoly, P. Szolgay: Elastic Wave Propagation Modeling on Emulated Digital CNN-UM Architecture, Proc. of CNNA05, Hsinchu2005, pp. 126-129., 2005
P. Sonkoly, S. Kocsárdi, P. Kozma, P. Szolgay: Inverse Elastic Wave Propagation Modeling on CNN-UM Architecture, Proc. of ECCTD2005, Cork, 2005, pp. 385-388., 2005
Z. Nagy, Zs. Vörösházi, P. Szolgay: Mammalian Retina Model Implementation on emulated digital FPGA, Proc. Of Joint Hungarian -Austrian Conference on Image Processing and Pattern Recognition, Oesterreichische Computer Gesellscaft, Wien, 2005, pp. 295-302., 2005
Z. Nagy, P. Szolgay: Emulated Digital CNN-UM Implementation of a 3-dimensional Ocean Model on FPGA, Proc. of the 8. Militari and Aerospace Programable Logic Devices International Conferences, MAPLD2005, Washington DC, 2005
Z. Nagy, P. Szolgay: Configurable Multi-Layer CNN-UM Emulator on FPGA, IEEE Trans. on CAS I Vol. 50, No. 6, pp. 774-778., 2003
Z. Nagy, P. Szolgay: Numerical Solution of a Class of PDEs by Using Emulated Digital CNN-UM on FPGAs, Proc. of IEEE ECCTD03, pp II-181-II-184, Cracow, 2003, 2003
T. Hidvégi, I. Sütő, P. Keresztes, P. Szolgay: Interfacing the CASTLE Emulated Digital Array Processor to the ALADDIN System, Proc. of IEEE ECCTD03, pp II-181-II-184, Cracow, 2003, 2003
Z. Nagy, P. Szolgay: Fast and Efficien Multi-layer CNN-UM Emulator Using FPGA, Periodica Polytechnica, Budapest, Vol. 47, No 1-2, pp. 57-70., 2004
Z. Nagy, Zs. Szolgay, P. Szolgay: Tactile Sensor Modeling by Using Emulated Digital CNN-UM, Proc. of CNNA04, Budapest 2004, pp. 399-404., 2004
P. Kozma, S. Kocsárdi, P. Sonkoly, P. Szolgay: Seismic Wave Propagation Modeling on Emulated Digital CNN-UM Architecture, Proc. of CNNA04, Budapest 2004, pp. 213-218., 2004
L. Beke, Z. Nagy, P. Szolgay: Low-cost CNN-UM Global Analogic Programming Unit Implementation on FPGA, Proc. of CNNA04, Budapest 2004, pp. 28-33., 2004
A. Kis, F. Kovács, P. Szolgay: Analogic CNN Algorithms for Textile Quality Control Based on Optical and Tactile Sensory Inputs, Proc. of CNNA04, Budapest 2004, pp. 208-212., 2004
Tünde Tarczali, Du-Sik Park, Peter Bodrogi, Chang Yeong Kim: Long-term memory colors of Korean and Hungarian observers, accepted for publication in the COLOR Research and Application, 2005
G. Derefeldt, T. Swartling, U. Berggrund, P. Bodrogi: Cognitive Color, COLOR Res. Appl. 29/1, pp. 7-19., 2004
G. Kutas, K. Gócza, P. Bodrogi, J. Schanda: Colour appearance of immersive stimuli, XXXth. Coloristic Symposium, Eger, Hungary, 2005
T. Tarczali, J. Csikós, P. Bodrogi: Simultaneous and memory colour matching of colours of familiar objects, XXXth. Coloristic Symposium, Eger, Hungary, 2005
T. Tarczali, J. Csikós, P. Bodrogi: Accuracy and variability of simultaneous and memory colour matching, AIC Colour'05 Granada, Spain, 2005
G. Kutas, K. Gócza, P. Bodrogi, J. Schanda: Colour Size Effect, AIC Colour'05 Granada, Spain, 2005
G. Kutas, K. Gócza, P. Bodrogi, J. Schanda: The Colour Size Effect, Proc. CGIV'2004, Aachen, Germany, 2004
T. Tarczali, P. Bodrogi: Kognitív színészlelet/Cognitive Colour, Lecture; XXIXth. Coloristic Symposium, Eger, Hungary, 2003
T. Tarczali, P. Bodrogi: Színi mérethatás/Colour Size Effect, Lecture; XXIXth. Coloristic Symposium, Eger, Hungary, 2003
P. Kozma, P. Sonkoly and P. Szolgay: Seismic Wave Modeling on CNN-UM Architecture, Functional Differential Equations Vol. 13. No.1. 43-60, 2006





 

Projekt eseményei

 
2009-02-27 11:36:30
Kutatóhely váltás
A kutatás helye megváltozott. Korábbi kutatóhely: Képfeldolgozás és Neuroszámítógépek Tanszék (Pannon Egyetem), Új kutatóhely: Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék (Pannon Egyetem).




vissza »