SU1645975A1 - Логический нейроподобный элемент - Google Patents

Логический нейроподобный элемент Download PDF

Info

Publication number
SU1645975A1
SU1645975A1 SU894684019A SU4684019A SU1645975A1 SU 1645975 A1 SU1645975 A1 SU 1645975A1 SU 894684019 A SU894684019 A SU 894684019A SU 4684019 A SU4684019 A SU 4684019A SU 1645975 A1 SU1645975 A1 SU 1645975A1
Authority
SU
USSR - Soviet Union
Prior art keywords
output
inputs
threshold
input
adder
Prior art date
Application number
SU894684019A
Other languages
English (en)
Inventor
Барый Галеевич Ильясов
Александр Викторович Савельев
Андрей Александрович Колесников
Original Assignee
Уфимский авиационный институт им.Серго Орджоникидзе
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Уфимский авиационный институт им.Серго Орджоникидзе filed Critical Уфимский авиационный институт им.Серго Орджоникидзе
Priority to SU894684019A priority Critical patent/SU1645975A1/ru
Application granted granted Critical
Publication of SU1645975A1 publication Critical patent/SU1645975A1/ru

Links

Landscapes

  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

Изобретение относитс  к области аналоговой вычислительной техники и нейробионики и может быть использовано дл  исследовани  функционировани  нейронов спинальных ганглиев, а также как функциональный элемент в системах искусственного интеллекта. Цель изобретени  - повышение достоверности моделировани  путем воспроизведени  логических свойств нейронов спинальных ганглиев. Поставленна  цель реализуетс  за счет введени  в состав известного устройства второго 7 и третьего 8 сумматоров, компаратора 11, ключа 12, врем эадающего элемента 13 о Предложенный логический нейропо- добный элемент избирательно реагирует на соотношение степени активизации сигналов, св занных с ниэкопороговы- ми и высокопороговыми рецепторами, что характерно дл  конвергентных нейронов спинальных ганглиев, отвеча  на раздражени  спайками обычной и увеличенной длительности. 1 ил. (Л

Description

Изобретение относитс  к аналоговой вычислительной технике и нейробионике и может быть использовано дл  исследовани  функционировани  нейронов спинальных ганглиев, также как функциональный элемент в системах искусственного интеллекта
Цель изобретени  - повышение достоверности моделировани  путем воспроизведени  логических свойств нейронов спинальных ганглиев.
Устройство работает следующим образом ,,
На входы, св занные с блоками 1 и 2 моделировани  низкопороговых и высокопороговых рецепторов, которые (как те, так и другие) могут быть как возбуждающими, так и тормоз щими, поступают входные импульсные последовательности в зависимости от пор дка активации соответствующих рецепторов. Последовательности входных импульсов проход т через Формирователи 3, в которых формируетс  стандартна  форма импульсов, и поступают на преобразователи 4 частоты в напр жение, из которых, преобразовавшись в напр жение , поступают на блоки 5 задани  весовых коэффициентов, осуществл ющие масштабирование по амплитуде в соответствии с весом каждого синап- тического контакта и по знаку в соответствии с типом синапса (возбуждающий или тормоз щий)„ С выходов блоков 5 сигналы поступают на входы первого сумматора 6, осуществл ющего алгебраическое суммирование сигналов по всем синапсам аналогично известным устройствам, а на входы второго сумматора 7 только те сигналы, которые соответствуют сигналам низкопороговых рецепторов, и на входы сумматора 8 те сигналы, с выходов блолам высокопороговых рецепторов. Сумматоры 7 и 8 осуществл ют алгебраическое суммирование поступающих на них сигналов в соответствии с их знаками . Суммарный сигнал от всех синап- тических входов и с выхода сумматора 6 поступает на вход Функционального преобразовател  9 с трапецеидальной амплитудой характеристикой вход- выход. В случае превышени  его порога на выходе последнего по вл етс  напр жение в соответствии с характеристикой преобразовател  9, что приводит к генерации импульсной после15
20
16459754
довательности преобразователем 10 напр жени  в частоту. Одновременно с этим на первый и второй входы ком- , паратора 11 поступают сигналы с выходов сумматоров 7 и 8„ Если сигнал с выхода сумматора 7 ниэкопорого- вых рецепторов больше сигнала с выхода сумматора 8 высокопороговых рецепJQ торов, что соответствует либо большему числу активированных блоков 1, чем блоков 2, либо большой интенсивности входных сигналов, поступающих с низкопороговых рецепторов, то на выходе компаратора 11 присутствует сигнал О, в результате чего ключ 12 разомкнут и преобразователь 10 напр жени  в частоту, если суммарное напр жение с выхода сумматора 6 выше поро гового, генерирует импульсы обычной длительности аналогично устройству-прототипу „
Если суммарный сигнал с выхода сумматора 8 низкопороговых рецепторов
25 превышает величину сигнала с выхода сумматора 7 высокопороговых рецепторов , что соответствует либо большему числу активированных рецепторов, поскольку имеетс  либо больше активированных возбуждающих блоков 2, чем возбуждающих блоков 1, либо больше интенсивность выходных сигналов , поступающих с высокопорогоных рецепторов, то на выходе компаратора 11 по вл етс  сигнал 1, переклю- чающий ключ 12 в замкнутое состо ние , в результате чего к второму входу преобразовател  10 напр жени  в частоту подключаетс  врем задающа  цепь 13, включаема  параллельно с имеющейс  внутренней врем задающей цепью преобразовател  10, определ ющей длительность генерируемого импульса„ В св зи с этим длительность генерируемого преобразовател  10 импульса измен етс , т„е„ увеличиваетс  и если напр жение с выхода сумматора 6 по- прежнему превышает порог преобразовател  10 напр жени  в частоту, то на выходе 14 устройства наблюдаетс  последовательность импульсов частотой по-прежнему пропорциональной напр жению с выхода сумматора 6, но длительностью каждого импульса больше длительности при преобладающей акти55 ьации блоков 1, св занных с ниэкопо- роговыми рецепторами.
30
40
45
50
Таким образом, предложенный логический нейроподобиый -элемент избиТаким образом, предложенный логический нейроподобиый -элемент избирательно реагирует на соотношение степени активации синапсов, св занных с низкопороговыми и высокопороговыми рецепторами, что характерно, в частности, дл  конвергентных нейронов спинальных ганглиев, отвеча  при этом спайками обычной и увеличенной длительности . При этом осуществл етс  кодирование рисунка возбужденных синапсов
Предложенное устройство реализует нетривиальную логику переключени  длительности спайка, так как порогом переключени  компаратора 11 дл  сигнала с выхода сумматора 7  вл етс  выходной сигнал с выхода сумматора 8 и обратно, порог переключени  динамически измен етс  во времени , как и входной сигнал.

Claims (1)

  1. Формула изобретени  Логический нейроподобный элемент, содержащий блоки моделировани  высокопороговых и низкопороговых рецепторов , состо щих из формирователей входных сигналов, входы которых  вл ютс  входами устройства, последовательно соединенных с формировател ми преобразовател  частоты в напр жение , и блоков задани  весовых коэФ- фициентов, выходы которых  вл ютс  выходами блоков моделировани  высоко
    59756
    пороговых и тчкопорчгозых рецепторов и соединены с входом сумматора, фучк- ционал -ный преобразователь с трапецеидальной характеристикой, вход которого соединен с выходом сумматора, преобразователь напр жени  в частоту , вход которого соединен с выходом функционального преобразовател , а выход  вл етс  выходом устройства,
    10
    отличающийс  тем, что,
    с целью повышени  достоверности моделировани  путем воспроизведени  логических свойств нейронов спинальных ганглиев, в него введены компаратор , ключ, врем задающий элемент, второй и третий многовходоьые сумматоры , число входов которых в сумме равно числу синоптических входом
    устройства, причем входы второго сумматора соединены с выходами блоков моделировани  низкопороговых рецепторов , входы третьего сумматора соединены с выходами блоков модел гровани  нысокопороговых рецепторов, выходы второго и третьего сумматоров соединены с входами компаратора, выход которого соединен с упрапл ющим входом ключа, второй вход которого
    соединен с выходом врем задающего элемента, а выход - с вторыми входами преобразовател  напр жени  в частоту .
    Редактор Л. Пчолннска 
    Составитель А. Сапко Техред Л.Олийнык
    Заказ 1351
    Тираж 394
    ВНИИПИ Государственного комитета по изобретени м и открыти м при ГКНТ СССР 113035, Москва, Ж-35, Раушска  наб., д. 4/5
    Корректор Н.Ревска 
    Подписное
SU894684019A 1989-04-24 1989-04-24 Логический нейроподобный элемент SU1645975A1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU894684019A SU1645975A1 (ru) 1989-04-24 1989-04-24 Логический нейроподобный элемент

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU894684019A SU1645975A1 (ru) 1989-04-24 1989-04-24 Логический нейроподобный элемент

Publications (1)

Publication Number Publication Date
SU1645975A1 true SU1645975A1 (ru) 1991-04-30

Family

ID=21444158

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
SU894684019A SU1645975A1 (ru) 1989-04-24 1989-04-24 Логический нейроподобный элемент

Country Status (1)

Country Link
SU (1) SU1645975A1 (ru)

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Авторское свидетельство СССР № 781846, кл. G 06 С 7/60, 1979. i *

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102313075B1 (ko) 인공 뉴런 및 멤리스터를 갖는 장치
CN108268938B (zh) 神经网络及其信息处理方法、信息处理系统
US11334787B2 (en) Neuron circuit
US20040153426A1 (en) Physical neural network liquid state machine utilizing nanotechnology
Li et al. Analog hardware implementation of spike-based delayed feedback reservoir computing system
SU1645975A1 (ru) Логический нейроподобный элемент
Rossello et al. Chaos-based mixed signal implementation of spiking neurons
Elias et al. Building silicon nervous systems with dendritic tree neuromorphs
Donald et al. An adaptive neural processing node
Sofatzis et al. The synaptic kernel adaptation network
CN110033084A (zh) 突触系统与突触方法
Johnson et al. Fault-tolerant learning in spiking astrocyte-neural networks on FPGAs
Blair et al. Neuromorphic computation using quantum-dot cellular automata
Shimbel An analysis of theoretical systems of differentiating nervous tissue
Nease et al. STDP-enabled learning on a reconfigurable neuromorphic platform
US20230267318A1 (en) Neuromorphic system for implementing spike timing dependent plasticity operation
SU1672482A1 (ru) Устройство дл моделировани нейрона
SU1324044A1 (ru) Устройство дл моделировани мотонейрона
Teow et al. An effective learning method for max-min neural networks
Phong et al. Silicon synapse designs for VLSI neuromorphic platform
SU1360436A1 (ru) Модель нейрона
SU1561076A1 (ru) Устройство дл моделировани нейрона высших отделов
Hylander et al. VLSI implementation of pulse coded winner take all networks
Hall et al. Analogue building blocks for neural-inspired circuits
Xie et al. A handwritten numeral recognition method based on STDP based with unsupervised learning