Implementation of 14 bits floating point numbers of calculating units for neural network hardware development

An important aspect of modern automation is machine learning. Specifically, neural networks are used for environment analysis and decision making based on available data. This article covers the most frequently performed operations on floating-point numbers in artificial neural networks. Also, a selection of the optimum value of the bit to 14-bit floating-point numbers for implementation on FPGAs was submitted based on the modern architecture of integrated circuits. The description of the floating-point multiplication (multiplier) algorithm was presented. In addition, features of the addition (adder) and subtraction (subtractor) operations were described in the article. Furthermore, operations for such variety of neural networks as a convolution network - mathematical comparison of a floating point ('less than' and 'greater than or equal') were presented. In conclusion, the comparison with calculating units of Atlera was made

ОЦІНКА ПОТЕР ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ В ТЯГОВІЙ МЕРЕЖІ МАГІСТРАЛЬНИХ ЗАЛІЗНИЦЬ

An indirect method of electric power losses determination in catenary has been examined. An example of solving such task with the help of specialized imitation model has been given and results of statistic analysis have been presented. Possible ways of using the obtained results have been exemplified.Рассмотрен косвенный метод определения потерь электроэнергии в тяговой сети. Приведен пример решения такой задачи с помощью специализированной имитационной модели и результаты статистического анализа полученных результатов. Показано возможное применение достигнутых результатов.Розглянуто непрямий метод визначення втрат електроенергії в тяговій мережі. Наведено приклад розв’язання такої задачі за допомогою спеціалізованої імітаційної моделі та результати статистичного аналізу отриманих результатів. Показане можливе застосування досягнутих результатів

ОЦІНКА ВТРАТ ЕЛЕКТРОЕНЕРГІЇ В ТЯГОВІЙ МЕРЕЖІ МАГІСТРАЛЬНИХ ЗАЛІЗНИЦЬ

An indirect method of electric power losses determination in traction network was examined. An example of solving same task with the help of specialized imitation model and results of statistic analysis are adducted. Possible ways of using given results are showed.Рассмотрен косвенный метод определения потерь электроэнергии в тяговой сети. Приведен пример решения такой задачи с помощью специализированной имитационной модели и результаты статистического анализа полученных результатов. Показано возможное применение достигнутых результатов.Розглянуто непрямий метод визначення втрат електроенергії в тяговій мережі. Наведено приклад розв’язання такої задачі за допомогою спеціалізованої імітаційної моделі та результати статистичного аналізу отриманих результатів. Показане можливе застосування досягнутих результатів