Устройство для моделирования нейронных структур Советский патент 1975 года по МПК G06G7/60 

1

Устройство относится к моделированию i нейронных структур (сетей, систем) и может быть использовано для проведения комплексных исследований информационных процессов в нейронных структурах, в том числе для исспедований принципов пестрое- ,ния нейронных классификаторов, задач поиска и обучения, задач управления.

Известно устройство для моделирования ; нейронных структур, содержащее блок моделирования нейронов, первый и второй входы которого подключены соответственно к выходам наборного поля и блока управления, а его выходы соединены с первыми входами .. наборного поля, блока управления и блока индикации, второй вход которого подключен к выходу блока управления, а выход блока индикации соединен со вторым входом блока управления; второй выход наборного поля соединен с первым входом блока интег.раторов, второй вход которого подключен к выходу блока управления, третий вход кото- рого соединен с выходом блока интеграторов

Такое устройство имеет ограниченные функциональные-возможности по простоте и

эффективности проведения исследований, аол ноте и точности моделирования, широте класса исследуемых проблем.

Предложенное устройство, с целью ув& личения точности моделирования, содержит I формирователь входных сигналов, преобразователь входных сигналов, интегратор и I генератор случайных сигналов, вход кото|рого подключен к выходу блока управления, i а выход соединен с третьим входом блока моделирования нейронов и четвертым входом блока управления; вход формирователя входных сигналов подключен к выходу блока управления, а его выход соединен с первым .входом преобразователя входных сигналов |И пятым входом блока управления, шестой вход которого подключен к первому выходу преобразователя входных сигналов, вход которого подключен к выходу блока управления, а второй выход - ко второму входу наборного поля; первый и второй входы интегратора подключены соответственно к выходам блока моделирования нейронов и блока управления, а его выход соединен с седьмым входом блока управления.

Ячейкой сети является аналого-дискретная модель нейрона, обладающая всеми основными функциональными свойствами биологического нейрона и реализованная на микросхемах.

Устройство позволяет:

а)оперативно использовать различные модификации модели нейрона, не меняя физической структуры устройства;

б)моделировать широкий класс детерми нированных и вероятностных нейронных структур;

в)индивидуально настраивать и регулировать параметры нейронов и всей моделин руемой структуры в целом;. I

г)моделировать циркуляционные процессы, которые могут автоматически перестравать структуру;

д)визуально наблюдать сформированные в процессе автоматической перестройки (обучения) структуры;

е)регистрировать активность отдельных нейронов и всей структуры в целом;

ж)перерабатывать (кодировать) свето- вые, акустические и смешанные сигналы.

На чертеже приведена структурная сх&ма устройства.

Устройство содержит формирователь

входных сигналов 1, преобразователь входных сигналов 2, в состав которого входят . матрицы светочувствительных элементов (МСЭ) 3 и частотный фильтр 4, наборное поле 5, блок моделирования нейронов (БМН) 6. В состав БМН б входят подблок возбуждаюших синапсов 7, выход которого соединен с подблоком дендритов 8, к которому подключен также выход подблока тормозящих синапсов 9. Выход подблока

8 через подблок 10 тел нейронов соединен с формирователем выходных сигналов 11. Кроме этого, в устройство входят интегратор 12, блок индикации 13, блок интеграторов 14 и блок управления 15.

Формирователь входных сигналов 1 служит для формирования входных световых и акустических сигналов, которые поступаю соответственно на преобразователь 2. Формирователь 1 состоит из источника звуковых колебаний и проектора, позволяющего получать световые сигналы (изображения). Преобразователь входных сигналов 2 служи пля преобразования сенсорных сигналов в код, используемый в устройстве. Он сое- тоит из МСЭ 3 и частотного фильтра 4, преобразующих соответственно световые и акустические сигналы. Выходные сигналы блока 2 представляют собой либо импульсы, либо потенциалы.Набордое поле 5 предназначено для набора определенных типов моделей нейрона, осуществляемою тумблерами,; и для коммутации. ячеек тумблерами и щнуровыми

парами независимо, а также ддя подключегния к нейронам выходов преобразователя 2 и интегрирующих усилителей.

Блок моделирования нейронов 6 является основной частью устройства. Он соотоит из подблока 7 возбуждаюших синапсов - активных четырехполюсников, изменшо- щих в процессе обучения свои передаточные функции и моделирующих возбуждающие пластические синапсы; подблока 8 дендритов - пассивных интегрирующих цепочек, моделирующих веточки денритного дерева; подблока 10 тел нейронов, представляоощего собой электронные схемы, моделирующие основные функциональные свойства тел прототипа. Такое конструктивное исполнение блока 6 позволяет просто набирать различные модификации моделей нейронов.

Интегратор 12 выходного сигнала слу-. жит для преобразования выходных импульсных сигналов нейронов в аналоговую величину (напряжение), которая фиксируется вольтметром, и позволяет судить о суммарной активности нейронной структуры.

Блок индикации 13 позволяет судить о состоянии нейронов. При их возбуждении на его панели загораются лампочки; изменения состояний возбуждения структуры фиксируются на кинопленку. Блок индика-i ции 13 позволяет особенно наглядно наблк дать процессы формирования и динамику циклических процессов в нейронных структурах.

Блок интеграторов 14 служит для фиксации с помощью самописцев сведений о возбуждении областей структуры или отдельных нейронов. Блок состоит из однотипных решающих усилителей, работающих в апериодическом режиме.

Блок управления .15 служит для управления регулировки и контроля параметров формирователя входных сигналов 1, и других блоков, соединенных с ним. Он позволяет, в частности, изменять пороги срабатывания нейронов, устанавливать начальные С1шаптические веса, регулировать время задержки аксонов и передаточные характеристики дендритов.

Генератор случайных сигналов 16 служит для .зашумления нейронов двумя способами: смещением уровня порога срабатьг- вания к критическому и воздействием на входы, нейронов случайными последовательностями импульсов. Это позволяет очен просто преобразовывать детерминированные нейронные структуры в вероятностные.

Устройство работает следующим образом.

При подготовке устройства к процессу моделирования нейронных структур на нагборном поле 5 задается тип нейрона, соот ношение возбуждающих и тормозящих синапсов, топология моделирования нейронной структуры, производится подключение блока интеграторов 14 к определенной области нейронов БМН 6. В блоке управления 15 устанавливаются требуемые параметры нейронов, проверяется работоспособность блоков устройства и подготавливает ся съем данных. На генераторе 16 устанавливается нужный режим защумления.

После подготовки устройства проводится исследование модели нейронной структуры до достижения заданного критерия функционирования, или до выявления определенной закономерности функционирования структуры, после чего устройство выключается, и полученные данные анализируют ся. Например, для исследования механизмов формирования энграмм на формирователе входных сигналов 1 задается опре- деленный тип сигналов, при1гадлежащих одному классу (например, набор изображений определенной геометрической фигуры). Эти сигналы, поступая на МСЭ 3 возбуждают с той или иной интенсивностью свето чувствительные элементы, выходные сигналы которых, в свою очередь, кодируются последовательностью импульсов с определенной частотой на выходе рецепторных . нейронов, специально выделенных для

этого на БМН 6. Сигналы с выходов рецеторных нейронов преобразуются соответственно в нейронной структуре, тип и параметры которой могут планомерно меняться как с помощью блока управления 15, так и автоматически из-за наличия пластических свойств синапсов. Условием достижения заданного критерия функционирования в данном примере является формирование энграмм, т.е. таког-о подмножества нейронов, которое возбуждается всегда определенным образом тогда, когда на преобразователь 2 поступают сшнашл пд- НОТо заданного класса.

Способ г-ъема данных зависит от типа исследуемой нейр)1ной структур(,1: при «-.

анализе детерминированных синх ронных структур применяется визуальный контроль или используются дискретные регистрирукьщие устройства; при анализе асинхронных и вероятностных структур используются непрерывные регистрирующие устройства, например, самописцы или кинопленка. Интегратор выходного сигнала позволяет производить качественный анализ любого типа структур.

Предмет изобретения

Устройство для моделирования нейронных структур, содержащее блок моделирования нейронов, первый и второй входы которого подключены соответственно к выходам наборного поля и блока управления, а его выходы соединены с первыми входами наборного поля, блока управления и блока индикации, второй вход которого подклк чен к выходу блока управления, а выход блка индшсацрш соединен со вторым входом блка управления; второй выход наборного поля соединен с первым входом блока интеграторов, второй вход которого подключен к выходу блока управления, третий вход которого соединен с выходом блока интеграторов, отличающееся тем, что,с целью увеличения точности модели- рования, оно содержит формирователь входных сигналов, преобразователь входных сигналов, интегратор и генератор случайных сигналов, вход которого подключен

к выходу блока управления, а выход соединен с третьим входом блока моделирования нейронов и четвертым входом блока упрааления; вход формирователя входных сигналов подключен к выходу блока управления, а его выход соединен с первым входом преобразователя входных сигналов и пятым входом блока управления, шестой вход которого подключен к первому выходу преобразователя входных сигналов, вход котор рог о подключен к выходу блока управления i а второй выход - ко второму входу набо ного поля; первый и второй входы интегратора подключены соответственно к выходам блока моделирования нейронов и блока управления, а его выход соединен с седьмым входом блока управления.

in

if

ГО