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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Automatic Control >Fault-tolerant design of analogic CNN templates and algorithms--part I: the binary output case
【24h】

Fault-tolerant design of analogic CNN templates and algorithms--part I: the binary output case

机译：类比CNN模板和算法的容错设计--第一部分：二进制输出案例

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This paper addresses the issue of designing a class of fault-tolerant cellular neural network (CNN) templates that, combined with CNN analogic algorithms, work correctly and reliably on given CNN universal machine (CNN-UM) chips. In particular, ageneric method for finding nonpropagating binary-output CNN templates is proposed. This method is based on measurements of actual CNN-UM chips and combines adaptive optimization and decomposition of theoretically ideal CNN templates in order to correctthe erroneous behavior of actual CNN-UM chips, which is mainly caused by imperfections introduced during fabrication. More specifically, the entire array of cells in a CNN-UM chip is modeled by a single feed-forward virtual cell whose optimal parametersare found by a simple and effective gradient-based method. In the case of binary input-output uncoupled templates (or Boolean operators), a systematic template decomposition method is applied whenever optimization fails to find a correctly working CNNtemplate for all possible combinations of local 3× 3 binary input patterns. The resulting templates are finally combined, yielding a simple CNN analogic algorithm. Examples are presented for both binary- and analog-input operators, using two concretestored-program CNN-UM chips to demonstrate the effectiveness of the proposed method, whose advantages and limitations are also discussed.
机译：本文解决了设计一类容错蜂窝神经网络 （CNN） 模板的问题，该模板与 CNN 类比算法相结合，可在给定的 CNN 通用机器 （CNN-UM） 芯片上正确可靠地工作。特别是，提出了一种用于查找非传播二进制输出CNN模板的通用方法。该方法基于对实际CNN-UM芯片的测量，结合了理论上理想的CNN模板的自适应优化和分解，以纠正实际CNN-UM芯片的错误行为，这种错误行为主要是由于制造过程中引入的缺陷造成的。更具体地说，CNN-UM芯片中的整个单元阵列由单个前馈虚拟单元建模，其最佳参数通过简单有效的基于梯度的方法找到。对于二进制输入-输出非耦合模板（或布尔运算符），每当优化无法为本地 3×3 二进制输入模式的所有可能组合找到正确工作的 CNNtemplate 时，就会应用系统模板分解方法。最终将生成的模板组合在一起，产生一个简单的CNN类比算法。给出了二进制和模拟输入算子的示例，使用两个具体程序的CNN-UM芯片来演示所提方法的有效性，并讨论了其优点和局限性。

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