SU452016A1 - Устройство дл моделировани нейрона - Google Patents

Устройство дл моделировани нейрона

Info

Publication number
SU452016A1
SU452016A1 SU1964374A SU1964374A SU452016A1 SU 452016 A1 SU452016 A1 SU 452016A1 SU 1964374 A SU1964374 A SU 1964374A SU 1964374 A SU1964374 A SU 1964374A SU 452016 A1 SU452016 A1 SU 452016A1
Authority
SU
USSR - Soviet Union
Prior art keywords
input
output
adder
unit
neuron
Prior art date
Application number
SU1964374A
Other languages
English (en)
Inventor
Валерий Германович Пак
Original Assignee
Ростовский Государственный Ордена Трудового Красного Знамени Университет
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 Ростовский Государственный Ордена Трудового Красного Знамени Университет filed Critical Ростовский Государственный Ордена Трудового Красного Знамени Университет
Priority to SU1964374A priority Critical patent/SU452016A1/ru
Application granted granted Critical
Publication of SU452016A1 publication Critical patent/SU452016A1/ru

Links

Landscapes

  • Measurement And Recording Of Electrical Phenomena And Electrical Characteristics Of The Living Body (AREA)
  • Electrotherapy Devices (AREA)

Description

(54) УСТРОЙСТВО ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ НКЙРОНА
1
Иаобреа ение относитс  к области моделировани  нервной системы и может быть использовано в системах ущ}авлени  и в вычислительной технике.
Известно устройство дл  моделировани  нейрона, содержащее элементы задержки, входы которых соединены со входами устройства , и сумматор, выход которого через последовательно соединенные блок сравнени , блок преобразовани  напр жени  в частоту и формирователь выходных импульсов соединен с первым выходом уст ройства.
При построении гибких приспосабливающихс  систем необходимо, Ч1хзбы формирование нейронной структуры происходи1 о за счет направленното прорастани  св зей, пр4п«ш  11е1о к усилению нужных и отми{ а-. нию ненужных св зей между элементами сети. Однако в известных устройствах дл  моделировани  нейрона такое изменение структуры не предусмотрено, что снижает их точность.
Предложенное устройство с целью повы щени  точности моделировани  содержит
формирова1ель управл ющего сигнала, интегратор , .частотный детектор и ключи,, первый вход каждого из которых подклю.чен к выходу соответствующего элемента задержки, второй вход - ко входу устройс|у ва, а выходы соединены со входами сумматора , Вход частотного детектора подключен к выходу блока преобразовани  напр жени  в частоту, а его выход соединен
со вторым входом указанного б.гюка и через интегратор - со входом блока сравнени , выходы которого через формирователь управл ющего сигнала соединены со вторым выходом устройства.
На чертеже изображена функциональна 
схема устрюйства.
Устройство содержит элементы задержки 1, ключи 2, сумматор 3 (аддитивнонакопительный узел), блок сравнени  4,.
блок преобразовани  напр жени  в частту f 5, часпх)тный детекгор в, интегра-тр 7, формирователь уп)авл ю1ие1О 8 и формирователь выходных UMnyjOiOOB 9.
В зависимости от активнот-о сог:то ни  |
нейрона возбуждени  или торможени  на
к51юч 2 синаптического элемента прикладываетс  отрицательный или положительный потенциал управлени  ключом, в св зи с чем входные задержанное импульсы элемента 1 поступают на пр мой или инвертирующий вход сумматора 3.
Сумматор 3 осуществл ет пространст- венную и временную сеЛекцию входных сигналов, поступающих с соответствующих ключей 2 (пространственна  селекци  на активных суммирующих резисторах, временна  кратковременна  - на емкости сумматора 3).
Просуммированный входной сигнал с сумматора 3 поступает на блок сравнени  4. При превыщении суммарного напр жени  обеих пол рностей на сумматоре 3 порогового уровн  срабатывает блок 5. Цепь обратной св зи (интегратор 7) предназначена дл  увеличени  проходимости св зи после предшествовавшего периода активности от тренировки. Временна  пам ть - увеличенна  проходимость сразу после ее включени , медленно понижающа с  после прекращени  возбуждени  нейро юв, осуществл - е1х;  обратной св зыр с | часачэтного детектора 6 на блок 5. Изменение уровн  иосго нной пам ти св зи в зависимости от Чс1стот1 1 ее употреблени  в единицу времени моделируе1ч;  обратной св зью с инTorpiiTOpa 7 на блок сравнени  4. С этого блока разностный поа-енциал ностунает на формирователь 8, который :ут1равл ет ха- ракч-ером воздействи  . Если раз- H jCTij напр жени  на сумматоре 3 и порогового уровн  блока сравнени  4 имеет положительное приращение, то (юрми)уе1х;  11оложительньн1 потенциал, разрешающий прохождение сигнала по входу Возбуждеуин .
Схема может работать и без формировател . Тогда потенциальный вход синаптического ключа подключаетс  к положительному или отрицательному потенциалу источника питани . В этом случае данный синапс будет носить посто нный характер воздействи , только .тормозной или только возбуждающий.
Формирователь 9 формирует импульсы положительной пол рности, стабильной амплитуды и длительности с низким выходным сопротивлением с импульсов, поступающих с блока 5.
Предмет изобретени 
о
Устройство дл  моделировани  нейрона, содержащее элементы задержки, входы ко- торых соединены со входами устройства, и суцматор, выход которого через последовательно соединенные блок сравнени , блок преобразовани  напр жени  в частоту и формирователь выходных импульсов сое- динен с первым выходом устройства, о т- ли чающеес  тем, что, с .целью увеличени  точности моделировани , оно содержит формирователь управл ющего сиглала , интегратор, часготный детектор и ключи, нервый вход каждого из которых , /подключен к выходу соответствующего элемента задержки, второй вход - ко вхаду устройства, а выходы соединены со входа- ми сумматора; вход частотного детек- тора подключен к выходу блока преобразовани  напр жени  в частоту, а его выход I соединен со вторым входом указанного
блока и через интегратор - со входом бло- I ка с.равнени , выходы которого через фсзр мир1эватель управл ющего сигнала соединены со вторым выходом устройства.
SU1964374A 1973-10-11 1973-10-11 Устройство дл моделировани нейрона SU452016A1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU1964374A SU452016A1 (ru) 1973-10-11 1973-10-11 Устройство дл моделировани нейрона

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU1964374A SU452016A1 (ru) 1973-10-11 1973-10-11 Устройство дл моделировани нейрона

Publications (1)

Publication Number Publication Date
SU452016A1 true SU452016A1 (ru) 1974-11-30

Family

ID=20566026

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
SU1964374A SU452016A1 (ru) 1973-10-11 1973-10-11 Устройство дл моделировани нейрона

Country Status (1)

Country Link
SU (1) SU452016A1 (ru)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Bofill-i-Petit et al. Synchrony detection and amplification by silicon neurons with STDP synapses
Van Schaik Building blocks for electronic spiking neural networks
Donati et al. A spiking implementation of the lamprey's Central Pattern Generator in neuromorphic VLSI
SU452016A1 (ru) Устройство дл моделировани нейрона
Maya et al. Compact spiking neural network implementation in FPGA
Tenore et al. Entrainment of silicon central pattern generators for legged locomotory control
SU512478A1 (ru) Устройство дл моделировани нейрона
Li et al. Dynamical systems guided design and analysis of silicon oscillators for central pattern generators
Braitenberg What can be learned from spike interval histograms about synaptic mechanisms
SU1564654A1 (ru) Устройство дл моделировани нейрона
SU1642485A1 (ru) Устройство дл моделировани нейрона
SU913414A1 (ru) Устройство для моделирования нейрона
Langlois et al. Analogue circuits of a learning spiking neuron model
SU453710A1 (ru) Модель нейрона
RU2159504C2 (ru) Пороговый элемент с установкой весов двоичными сигналами
SU1401490A1 (ru) Устройство дл моделировани афферентного нейрона
SU913415A1 (ru) Устройство для моделирования' нейрона 1
RU1807504C (ru) Устройство дл моделировани колебаний гусеничной машины
SU886016A1 (ru) Устройство дл моделировани нейрона
SU894744A1 (ru) Устройство дл моделировани нейрона
Vibert et al. Effects of transmission delays and noise in recurrent excitatory neural networks
SU1360436A1 (ru) Модель нейрона
Kirillov et al. A model of neural oscillator for a unified submodule
SU801839A1 (ru) Устройство дл электростимул ции мы-шЕчНыХ гРупп
SU418862A1 (ru)