Theoretical foundations of hardware implementation of multiply neural-like growing networks

Abstract

The theoretical foundations of the hardware implementation of neural-like growing networks are regarded in the paper. On the base of the given theorems and statements the most crucial relations of the full vectors given union relations of their sub-vectors are determined. As a consequence, the operations of construction and functioning of the neural-like network are determined. The increase of the relative speed of the information processing under the increase of its volume is shown.

У роботі розглядаються теоретичні основи апаратної реалізації нейроподібних зростаючих мереж. На основі наведених теорем і тверджень визначені базові відносини повних векторів, заданих об'єднанням відносин їх підвекторів. У результаті визначаються операції побудови і функціонування нейроподібних мереж. Показано збільшення відносної швидкості обробки інформації при збільшенні її об'єму.

В работе рассматриваются теоретические основы аппаратной реализации нейроподобных растущих сетей. На основе приведенных теорем и утверждений определены базовые отношения полных векторов, заданных объединением отношений их подвекторов. В результате определяются операции построения и функционирования нейроподобной сети. Показано увеличение относительной скорости обработки информации при увеличении ее объема.