A számítási pontosság és robosztusság kérdésének elemzése analogikai CNN algoritmusok néhány osztályában = Analysis of computation accuracy and robustness in some classes of analogic CNN algorithms

A CNN tombok analog VLSI implementacioi teraoperacio/s szamitasi teljesitmenyt adnak, pontossaguk viszont 6-7 bit. Komplex ter-idő dinamikaval rendelkező rendszerek viselkedesenek vizsgalatanal ez a pontossag nem elegendő. Ekkor előterbe kerulnek az emulalt digitalis CNN-UM implementaciok (ASIC vagy FPGA). - Elemeztuk az emlős retina, az ocean aramlas es a taktilis nyomaserzekelő valamint a foldrenges hullamok viselkedeset. Osszefuggeseket adtunk a szamitasi pontossag, az implementalhato emulalt digitalis CNN cellaszam es a szamitas sebessege kozott. - A vizsgalatok alapjan az adott feladatosztalyokra kijelolhető volt a minimalis szamitasi pontossag igeny. - Kepmegjelenitőkon alkalmazhato uj al-pixel architekturakat es a megjelenitendő kep fenysűrűseg-eloszlasat nagy terbeli felbontassal figyelembe vevő ''image rendering'' algoritmusokat talaltunk, amelyeknel - valos idejű alkalmazasoknal a szamitasigeny miatt - fontos a gyors CNN transzformacio alkalmazasa. - Kimutattuk, hogy a szini merethatas szignifikans, es a kis meretű szini stimulustol jellegzetes fuggest mutat, valamint javaslatot tettunk ennek modellezesere. - Kimutattuk, hogy a szinmemoriabol a megfigyelő altal reprodukalt szineszlelet kulonbozik a kozvetlenul megfigyelt szineszlelettől, es szamszerűsitettuk ezeket a kulonbsegeket. A szinmemoria-hatasokat - a nagy szamitasigeny miatt - erdemes CNN-transzformacioval modellezni. | 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.