Спеціальне кодування для систем машинного навчання

Abstract

Розглянуто напрямки розвитку комп’ютерних засобів для систем машинного навчання на рівні вдосконалення арифметико-логічного базису, а саме спеціального кодування даних та відповідного операційного базису. Запропоновано будувати процедури машинного навчання на базисі розрядно-логарифмічного представлення даних. Такий базис має всі властивості системи  числення та є розвитком двійкової системи числення. В  масивах цифрових  операндів, що підлягають аналізу та упорядкуванню , вибору максимальних  або мінімальних значень обчислюється додаткова різниця між кодами представлення значущих одиниць. Таке перетворення забезпечує інформацією, що дозволяє підвищити продуктивність на один- два порядки при виконанні  завдання в цілому. Результат роботи моделі показує рівні продуктивності, які  можливо досягнути при застосуванні спеціального кодування з орієнтацію на нейроні мережі. Реалізація моделі залишається відкритою, бо дозволяє приєднувати нові методи обробки та нові архітектури для дослідження. Запропоновані підходи розширюють теоретичну базу моделювання та реалізації нейронних мереж для машинного навчання Machine Learning