Устройство для моделирования нейрона Советский патент 1985 года по МПК G06G7/60 

Описание патента на изобретение SU1179389A1

значности, управляющий вход которого является входом устройства, выход элемента равнозначности подключен к первому входу первого элемента И блока обучения, выход которого соединен с входом суммирования реверсивного счетчика блока обучения, выходы которого подключены к первой группе входов схемы сравнения блока обучения и к входам элемента ИЛИ блока обучения, выход которого соединен с первым входом второго элемента И блока обучения, выход которого подключен к счетному входу счетчика блока обучения, выход переполнения которого соединен с вычитающим входом ревесивного счетчика блока обучения, вход задани значения порога по обучению устройства подключен к входу регистра блока обучения, вькоды которого соединены с второй группой входов схемы сравнения блока обучения, первый и второй выходы распределителя импульсов подключены к вторым входам соответственно второго и первого элементов И блока обучения, выход схемы сравнения соединен с третьим входом первого элемента И блока обучения.

Похожие патенты SU1179389A1

название год авторы номер документа
Устройство для моделирования нейронных сетей 1985
  • Харламов Александр Александрович
  • Усманов Андрей Хасанович
  • Воронов Илья Владимирович
  • Богомолов Геннадий Васильевич
SU1305732A1
Адаптивный нейроподобный элемент 1981
  • Павлов Вадим Владимирович
  • Мельников Сергей Викторович
  • Богачук Юрий Петрович
  • Гасанов Айдын Сардар Оглы
SU993292A1
Устройство для моделирования нейрона 1987
  • Савельева Нина Андреевна
  • Савельев Александр Викторович
  • Колесников Андрей Александрович
  • Жуков Анатолий Гералевич
SU1501101A1
Устройство для моделирования нейронных структур 1973
  • Файзуллин Фарид Хазиевич
SU478329A1
Модель нейрона, основанная на дендритных вычислениях 2021
  • Витяев Евгений Евгеньевич
RU2777262C1
Устройство для моделирования нейрона 1989
  • Брюхомицкий Юрий Анатольевич
SU1709356A1
Способ моделирования нейрона и устройство его осуществления 1988
  • Евтихиев Николай Николаевич
  • Цитоловский Лев Ефимович
  • Серегин Валентин Николаевич
SU1589296A1
УСТРОЙСТВО ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕЙРОНА 1991
  • Жуков А.Г.
  • Лаврова Т.С.
  • Савельев А.В.
RU2028669C1
ИМПУЛЬСНЫЙ НЕЙРОН, БЛИЗКИЙ К РЕАЛЬНОМУ 2015
  • Мазуров Михаил Ефимович
RU2598298C2
Устройство для моделирования нейрона 1974
  • Пак Валерий Германович
SU512479A1

Иллюстрации к изобретению SU 1 179 389 A1

Реферат патента 1985 года Устройство для моделирования нейрона

УСТРОЙСТВО ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ НЕЙРОНА, содержащее генератор тактовых импульсов, блок моделирования обобщенного дендрита, выполненный в виде п моделей синапсов, в каждую из которых входят четыре элемента И и реверсивньй счетчик, суммирующий и вычитающий входы которого соединены с выходами соответственно первого и второго элементов И модели синапса, первые входы которых подключены к выходам соответственно третьего и четвертого элементов И модели синапса, первьш вход третьего и вход четвертого элементов И.соединены с информационным входом устройства, j-ый (, 2, ... п) адресный вход которого подключен к второму входу третьего элемента И и к инверсному входу четвертого элемента И i-ой модели синапса, выходы реверсивного счетчика -ой модели синапса соединены с информационными входами реверсивного счетчика ( i - 1)-ой модели синапса, информационные входы реверсивного счетчика Л-ой модели синапса подключены к ши-не потенциала логического нуля, выходы реверсивного счетчика первой модели синапса соединена с одной группой входов схемы сравнения, другая группа входов которой подключена к соответствующим вьЕходам счетчика порога, вторые входы первых и вторых элементов И всех моделей синапсов соединены с первым выходом распределителя импульсов и с первым входом элемента И, выход которого через одновибратор подключен к выходу устройства, выход генератора тактовых импульсов соединен с входом распределителя импульсов, второй выход которого подключен к входам разрешения приема информации (Q реверсивных счетчиков всех моделей (Л синапсов, выход схемы сравнения соединен с вторым входом элемента И, отличающееся тем, что, с целью повьшения точности моделирования, в него введены сумматор вычисления порога острой настройки и блок обучения, состоящий из двух элементов И, счетчика, реверсивного счетчика, элемента ИЛИ, регистра, 00 00 элемента равнозначности и схемы сравнения, выход которой соединен с о третьим входом элемента И, вход задания радиуса расфокусировки и вход разрешения записи порога острой настройки устройства подключены соответственно к вычитающему входу и к входу разрешения приема информации счетчика порога, информационные входы которого соединены с соответствую цими выходами сумматора вычисления порога острой настройки, входы которого подключены к адресным входам устройства, информационный вход которого соединен с входом элемента равно

Формула изобретения SU 1 179 389 A1

Изобретение относится к устройствам моделирования элементов нервной системы и может быть использовано в системах распознавания образов и управления, в частности в системах рас познавания и синтеза речи. Целью изобретения является повышение точности -моделирования нейрона за счет разделения механизмов адресации и памяти, и улучшения ка чества вьщеления признаков распознаваемых классов путем увеличения возможной длины обучающих последователь ностей. На фиг. 1 представлена блок-схема устройстваJ на фиг. 2 - временные диаграммы работы устройства. -Устройство (фиг. 1) содержит блок 1 моделирования обобщенного дендрита, состоящий из м последовательно соединенных блоков 2 моделирования синапсов (где п - длина адресного слова), состоящих из блока 3 знака синапса, в состав которого входят третий, первый, четвертый и второй элементы И 4-7 и реверсивного счетчика 8, пороговьй блок 9, состоящий из сумматора 10 вычисления порога острой настройки, счетчика 11 порога и схемы 12 сравнения Двух чисел блок 13 обучения, состоящий из элемента 14 равнозначности, первого элемента И 15, реверсивного счетчика 16, второго элемента И 17, счетчика 18, элемента ИЛИ 19, схемы 20 срав, нения и регистра 21 (хранения порога по обучению), блок 22 генерации, блок выходного импульса, состоящий из элемента И 23 и одновибратора 24, генератора 25 тактовых импульсов, и распределитель 26 импульсов. Входами устройства для моделирования нейрона являются информационный вход 27, адресные входы 28, первый, второй, третий и четвертый управляющие входы 29-32, выход 33. Устройство работает следующим образом. На информационный вход 27 устройства поступает входной сигнал, представляющий собой псевдослучайную последовательность импульсов А { а : а- , 1U , (временная диаграмма которого представлена на фиг. 2), которьй проходит на входы блоков 3 знака синапса и в зависимости от состояния соответствующего адресного входа 28, в реверсивный счетчик 8 по положительному фронту последовательности Ф, добавляется +1 или -1. По положительному фронту тактовой последовательности Oj происходит перезапись состояния счетчика 8 j-ro блока 2 моделирования синапса в счетчик 8 ( j- 1)-го блока 2 моделирования синапса. Счетчик 8 первого блока 2 моделирования синапса заполняется нулями на каждом такте последовательности Ф , Таким образом, в блоке 1 моделиро31вания обобщенного дендрита происходит вычисление свертки (t - n)b .,где b - весовые t-i-r коэффициенты связей, п-членного от- резка входной последовательности А с адресным словом устройства, задаваемым распределением нулей и единиц на адресных входах 28 устройства для моделирования нейрона, которое является постоянным для данного устройства, причем нулевое состояние адресного входа моделирует отрицательную связь, а единичное - положительную. Максимальная величина откли ка, равная числу единиц в адресном слове, достигается при совпадении текущего п-членного отрезка входной последовательности А с адресным еловом устройства. На каждом такте ф сумма 2, накопленная в счетчике 8 последнего блока 2 моделирования си напса, поступает на вход схемы сравнения 12 порогового блока 9 и сравни вается со значением порога h. На выходе схемы 12 сравнения появляется сигнал логической 1 в случае, если . Устройство откликается строго на свой адрес, если порог h равен .числу единиц в адресе (так называемы порог острой настройки hgfj). При h расфокусировки, устройство откликается также на все h-членные отрезки входной последовательности, отличающиеся от адреса устройства не более чем на г единиц по Хеммингу. Значение порога острой настройки вычисляется в сумматоре 10, на входы которого поступает информация с адресных входов 23 устройства. Значение порога острой настройки заносится в счетчик. 11 по разрешающему импульсу с управл кнцего входа 30. Значение радиуса расфокусировки вычитается из значени порога острой настройки при подаче на вычитающий вход счетчика 11 (вход 29 устройства) серии из г импульсов Таким образом, блок 1 моделирования обобщенного дендрита совместно с пороговым блоком 9 позволяет осущес вить ассоциативную адресацию устрой 9 ства для моделирования нейрона ассоциацией по г-членному отрезку входной последовательности. При наличии логической единицЬ на выходе схемы 12 сравнения и логической единицы на выходе злемента 14 равнозначности блока 13 обучения, которая появляется там при совпадении информации на входе 31 и информационном входе 27, импульс тактовой последовательности Ф проходит на вход элемента И 15 и с выхода последнего поступает на суммирукяций вход реверсивного счетчика 16. При наличии хотя бы одной единицы в реверсив ном счетчике 16 .на выходе элемента ИЛИ 19 появляется логическая единица, позволяющая импульсам тактовой последовательности Ф пройти на вход элемента И 17, причем счетчик 18 пропускает каждый К-й импульс на вычитающий вход реверсивного счетчика 16. На выходе схемы 20 сравнения появляется логическая единица при условии, что сумма, накопленная в счетчике 16, не меньше значения порога по обучению, содержащегося в регистре 21. Значение порога по обучению может быть записано в регистр 2Т по входу 32. Таким образом, блок 13 обучения обладает способностью запоминать число переходов по последовательности из данного адреса по нулю или по единице (в зависимости от значения на -входе 32), забывать накопленную информа- цию со скоростью, которая в К раз меньше скорости поступления входной информации, определяемой тактовой частотой устройства. При наличии сигналов логической единицы с выхода схемы 12 сравнения порогового блока 9 и схемы 20 сравнения блока 13 обучения на входах элемента И 23 импульс тактовой последовательности Ф поступает на вход одновибратора 24. По положительному фронту этого импульса на входе устройства формируется стандатрный импульс, . длительность и форма которого представлены на временной диаграмме .

Документы, цитированные в отчете о поиске Патент 1985 года SU1179389A1

Устройство для моделирования нейрона 1974
  • Пак Валерий Германович
SU512478A1
Способ восстановления хромовой кислоты, в частности для получения хромовых квасцов 1921
  • Ланговой С.П.
  • Рейзнек А.Р.
SU7A1
Радченко Р.Н
Моделирование основных механизмов мозга
М.: Наука, 1968, с
Насос 1917
  • Кирпичников В.Д.
  • Классон Р.Э.
SU13A1

SU 1 179 389 A1

Авторы

Харламов Александр Александрович

Усманов Андрей Хасанович

Даты

1985-09-15Публикация

1984-03-29Подача