SU765823A1 - Модель адаптивного нейрона - Google Patents

Модель адаптивного нейрона Download PDF

Info

Publication number
SU765823A1
SU765823A1 SU782655391A SU2655391A SU765823A1 SU 765823 A1 SU765823 A1 SU 765823A1 SU 782655391 A SU782655391 A SU 782655391A SU 2655391 A SU2655391 A SU 2655391A SU 765823 A1 SU765823 A1 SU 765823A1
Authority
SU
USSR - Soviet Union
Prior art keywords
input
output
integrator
block
unit
Prior art date
Application number
SU782655391A
Other languages
English (en)
Inventor
Вячеслав Васильевич Редин
Original Assignee
823
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 823 filed Critical 823
Priority to SU782655391A priority Critical patent/SU765823A1/ru
Application granted granted Critical
Publication of SU765823A1 publication Critical patent/SU765823A1/ru

Links

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Description

Изобретение относитс  к бионике и вычислительной технике и может йлть использовано в качестве элемента адаптивных нейронных сетей, дл  моделировани  биологических процессов , в-Устройств ах распознавани  образов , а также-в качестве структур, предназначенных дл  решени  систем алгебраических уравнений, дифференциальных уравнений, задач исследовани  операций, краевых задач теории пол . Известно устройство, моделирующее адаптивные свойства нервных клеток, содержащее блоки моделировани  синап са, адаптивный сумматор, схему сравнени , преобразователь напр жени  в чдстоту, блок управлени  смнапсом формирователь выходных сигналов, бло формировани  порога, блок управлени  ре истивным элементом, наход щимс , в блоке моделировани  синапса, цепь адаптации, по выходному сигналу, содержащую 1-й интегратор, источник питани  и цепь, моделирующую увеличение активности нейроподобного эле мента в зависимости от частоты его возбуждени , построенную на первом и втором интеграторах l3 . Однако устройства, основанные на элементах аналоговой техники имеют слишком малую стабильность параметров , особенно в зависимости от времени и температуры, а устранение этого значительно увеличивает стоимость элемента. Кроме того, такие элементы три их совместной работе с ЭВМ, трёбуют дополнительных дорогосто щих преобразователей аналого-цифрового и цифроаналогового типа.. Наиболее близким техническим решением к изобретению  вл етс  модель адаптивного нейрона, содержаща  управл ющий вход, который подключен к первому входу первого блока временного сумглировани , к входу независи .мой переменной выходного интегратора и к первому входу блока адаптации, и п входов, каждый из которых подключен к первому входу соответствующего блока моделировани  синапса, выход кото .рого соединен с соответствующим входом первого блока пространств нного . суммировани , выход которого подключен к второму входу первого блока временного суммировани , выход которого соединен с пр млм входом блока сравнени  с порогом, а его выход подключен
к входу подинтегральной функции выходного интегратора, выход которого  вл етс  выходом модели 2), Кроме этого, модель содержит цифровые сумматоры, инте граторы и р д специальных управл ющих входов.
Согласно современным представлени м нервной клетке приписываетс  изве .стна  автономность, выражающа с  в оптимизации энергетических процессов и в пластичности, которую св зывают с изменением весов синапсов в процессе жизнеде тельности нервной клетки. На формирование пластических изменений в синапсах оказывает вли ние выходна  активность самого нейрона.Полагают , что обратна  св зь в нейроне
.может управл ть скоростью пластических изменений в синапсах в зависимости не только от внешней активности синапсов, обусловленной внэиними дл  нейрона, воздействи ми, но и от выходной активности нейрона. Степень участи  каждого синапса при этом определ етс  величиной постсинаптического потенциала, генерируемого данным синапсом в момент возникновени  ответа. Легко видно, что подобные свойства не нашли свои отражени  в известной модели нейрона. Другой погрешностью модели  вл етс  большое количество специальных входов,.
Цель изобретени  - повышение точности моделировани , .
Достигаетс  это тем, что в модель адаптивного нейрона, содержащую первый блок временного суммировани  . первый вход которого подключен к управл ющему входу, модели, соединенному с входом независимой переменной выходного интегратора и первым входом блока адаптации, блок моделировани  синапса, выход которого соединен с соответствующим входом первого блока пространственного суммировани , выход которого подключен к второму входу первого блока временного суммировани  выход которого соединен с первым входом блока сравнени , а выход последнего подключен к входу под1(нтегральной функции выходного интегратора, выход которого  вл етс  выходом модели , введены два блока управлени  пластичностью, блок -коррекции, лторой блок пространственного суммировани , второй блок временного суммировани  и блоки умножени , первые входы которых соединены с соответствующими входами мбдели, управл ющий вход которой подкл1рчен к первому входу второго блока временного суммировани , выход
-которого соединен с вторым входом
. блока сравнени  и с входом .первого .блока управлени  пластичностью, выход которого подключен к первомувходу блока коррекции и к вторым входам блоков умножени , выходы которых подключены соответственно к входам второго блока пространственного суммировани , выход которого соединен с вторым входом второго блока временного суммировани , выход первого блока временного суммировани  подключен к второму входу блока коррекции, выход которого соединен с вторым входом блока адаптации, выход которого подключен к третьему входу блока коррекции и к входу второго блока управлени  пластичностью, выход которого соединен с вторыми входами блоков моделировани  синапса .
Кроме того, блок управлени  пластичностью содержит первый интегратор , вход независимой переменной которого подключен к входу блока управлени  пластичностью, выход первого интегратора подключен к входу независимой переменной второго интегратора , выход которого соединен с входом подинтегральной функции первого интегратора, с инверсным входом под{ нтегральной функции второго интегратора и с выходом блока управлени  пластичностью. Помимо этого, блок коррекции содержит первый интегратор, вход независимой переменной которого подключен к первому входу блока и к входу подинтегральной функции второго интегратора, быход которого соединен с одним входом первого сумматора другой вход .которого подключен к выхду первого интегратора, вхо подинтегральной функции которого соединен с входом независимой переменной второго интегратора и с вторым входом блока коррекции; выход первого сумматора подключен к входу независимой деременной третьего интегратора и к входу под4 1нтегральной функции четвертого интегратора,выход которого соединен с одним входом второго сумматора , а его другой вход подключен к выходу третьего интегратора, вход подынтегральной функции которого соединен с входом независимой переменно четвертого интегратора и с третьим входом блока коррекции, выход второго сумматора подключен к выходу блока коррекции.
Каждый, блок умножени  и каждый блок моделировани  синапса состоит и 4-х цифровых интеграторов и двух цифровых сумматоров, соединенных так, что вход независимой переменной первого интегратора соединен с вторым ёходом. Клока, а вход подинтегральной функции соединен с первым входом блока , вход независимой переменной второго интегратора соединен с первым входом блока, а вход подинтегрзльнрй функции соединен с вторым входом б.лока , первый и второй входы первого сумматора соединены соответственно с выходами первого и второго интегратора , вход независимой переменной третьего интегратора соединен с выходом первого сумматора, а вход подинтеграпьной функции соединен с первым . входом блока, вход независимой переменной четвертого интегратора соединэн с первым входом блока, а аход подинтегральной функции соединен с . выходом первого сумматора, первый и второй входы второго сумматора соединены соответственно с выходами третьего и четвертдго интеграторов, выход второго сумматора соединен с выходом блока, каждой из блоков временного сумг ировани  и блок адаптаци состоит из трех цифровых интеграторов и одного цифрового сумматора, соединенного так, что входы независимой переменной первого и второго интеграторов подключены к первому входу блока, вход подынтегральной функции первого интегратора соединен с вторым входом блока, инверсный вход подинтегральной функции второго интегратора соединен с выходом третьего интегратора,  вл ющимс  выходом блока, первый и второй входы сумматора соединены соответственно с выходами первого и второго интеграторов , а выход этого сумматора -соединен с входом независимой переменной третьего интегратора, а регистр подг интегральной функции которого занесена соответствующа  посто нна  величина .
Сущность изобретени  заключаетс  в том, что в модель введена обратна  св зь между выходом, первого блока, временного суммировани  и вторыми входами- блоков моделировани  синапса образованна  последовательно соединенными блоком коррекции, блоком адатации и вторым блоком управлени  пластичностью. При неизменной интенсивности входного воздействи  эта св зь обеспечивает адаптацию нейрона по выходу, заключающуюс  в устранени отклонени  величины сигнала на выходе первого блока временного суммировани  от величины порога путем изменени  весов синапсов Т,е. за счет активного-обучени 
нейрона. Оптимизаци  энергетических процессов в нейроне заключаетс  в. .обеспечении в режиме адаптации минимума целевых функций и осуществл етс  за счет соответствующего изменени  величины порога. Требуемую вели;чину порога вырабатывают последовательно соединенные второй блок пространственного сумтимровани , второй блок временного суммировани  и первый блок управлени  пластичностью, выход которого соединен с вторыми .входами блока перемножени , С выхода второго блока управлени  пластичностью в блок коррекции вводитс  величина обратна  величине порога. Выход второго блока временного суммировани , вырабатывающего значение величины порога, соединен с инверсным входом блока сравнени  с порогом, за счет чего осуществл етс  плавное падение частоты выдачи приращений , на выходе устройства и режиме адаптации .
Блок коррекции обеспечиваем получение по текущим значени м сигнала на выходе блока адаптации и отношени  величины сигнала на выходе первого блока временного суммировани  к величине порога управл ющего воздействи 
0 отрабатываемого блоком адаптации со . скоростью, определ емой посто нной времени блока адаптации.
Выходной сигнал блока адаптаидии преобразуетс  вторым блоком управле5 ни  пластичностью в величину ему обратную , которад и измен ет вес синапсов .
На чертеже дана схема моделировани  адаптивного нейрона.
0
Она содержит входы устройства 1, ,,.1п, вход 2, управл ющий изменением длительности периода возбуждени , блок адаптации 3, первый блок 4 пространственного суммировани  пер5 вый блок 5 временного суммировани , блок 6 сравнени , выходной интегратор 7, выход устройства 8, блоки 9, , 9,j...9n моделировани  синапса, рторой блок 10 пространственного сумми0 ровани , второй блок 11 временного суммировани , первый блок 12 управлени  пластичностью, блоки 13,, 130 .. 13, перемножени , первый вход 14 и второй вход 15 соответствующего блока 13 , блок коррекции 16, имек ций пер5 вый вход l7 второй вход 18 и третий вход 19, второй блок 20 управле;ни  пластичностью, первый вход 21, и второй вход 22 соответствующего бло-ка 9т , первый интегратор 23 к второй
0 интегратора 24 блока 20, первый интегратор 25, второй интегратор 26, первый сумматор 27, третий интегратор 28, четвертый интегратор 29, второй сумматор 30 блока 16, первый
5 интегратор , второй интегратор 32|, первый сумматор 33 третий интегратор 34, четвертый интегратор 35i и второй сумматор 36, блока 9, , первый интегратор 37, второй интегратор 38,
0 третий интегратор 39 и сумматор 40 блока 3.
Функционирование устройства осуществл етс  следующим образом. Пусть в i-OM также на входы 1, Ij ... If по5 даны соответствующие приращени  Лхл, а в блоки 3, Ilj5 и 7 подано с входа 2 приращение At, которое, будучи умноженным в интеграторе 37 на содержимое его регистра под{4нтегральной функции (yU/4j)t-i и сложенным в сумматоре
0 40 с приращением fit, умноженным в интеграторе 38 на содержимое его регистра подынтегральной функции и умноженным в интеграторе 39 на содер .жащуюс  в его регистре подинтеграль5 ной функции величину /Г, дает на выхо . де блока 3 приращение aVi4ton-JtM.-i)i.-i Аналогично,приращение Д будучи умноженным в первых интеграторах блоков 11 и 5 на содержимое из регистров под интегральных функций /,соответственно и сложенным в сумматорах блоков с приращением At ,умноженным во 2-х интеграторах блоков на содержимое их Езегистров подинтегральных функ ций -Uo,- и-ийсоответственно и умноженным в 3-х интеграторах на величину i/t f дает на выходных блоках 11 и 5 приращени  i/f (Wi. At - Uo,i.-,- At); i/f (V;. At - Ui-, л t. Ь регистрах под1 нтегральных функций интегратора 38 блока 3. и 2-х интеграторов блоков 11 и 5 будут накоплены соответственно новые значени , величин -у| , -Ujj, -Ut . На илкоде 8 устройства будет выдано приращение At макс О, (инио)1,А.Приращение ду, поступив на вход независи мой переменной интегратора 23 к будучи умноженным на хран щиес  в его. .регистре подынтегральной функции значение 1/У,-- дает на выходе приращение /.;,„, Л У г которое, будучи умноженным на величину -, хранимую в регистре подинтегральной функции интегратора 24, дает на его выходе приращение ((|г7) которое поступит на Ёходы 22,,.X 22f, и соответствующих блоков 9-1 , на входы 21, ... которых , поступили соответствующие приращ ни лх.-( , ПриращениеЛ1/У..;, , будучи умноженньзм в соответствующем интегра торе 3L, на содержимое его регистра пoмv нтeгpaльнoй функции и сложенным в соответствующем сумматоре 33 с приращением ax-j ,умноженным в интегр торе 32., на содержимое его регистра под нтегральной функции,дает на выхо де соответствующего су чматора ЗЗ прираидение веса синапса . которое,будучи умноженным в соответст . вующеминтеграторе 341 на содержимое ,его регистра под«1нтегральной функции споже5}ным в соответствующем сумматоре Збт с прир.ащением входного сигнала умноже ным в интеграторе 35V на содержимое его регистра подантеграпьной функции, дает на выходе соответст вующего сумматора Зб| приращени  пост синаптического потенциала, . К этому момен-ау в регистрах пoд нтёгральных функций соответствующих интеграторов 31, 32,, 34,, 35, будут накоплены соответственно значени  xj{, l/yj;,X.ji ,. Приращени  AVjj , просуммированные блоком 4, дают на его В5арсоде приращение ДУ , которое, поступив в блок 5, вызывает накопление в нем значени  V{ ., + &V,- , которое и хранитс  в нем до начала нового (i+1 )-го такта, вызываемого новой подачей приращени  At, Одновременно с этими процессами приращение ау поступает с выхода блока 3 на вход 19 блока коррекции 16, где будучи умноженным в интеграторе 29 на содержимое его регистра подинтегральной функции и сложенным в сумматоре 30 сприра-f щением й(-г умноженным в интеграторе 28 на содержимое его регистра подинтегральной функции дает на выходе сумматора 30 приращение А{ yj,KOTOpoe поступив в блок 3, вызывает в нем накопление значени  (V ь )(; хранимого до поступлени  следующего такта . . Приращение порога , поступи в на вход блока 12, вызываетна его выходе по аналогии с блоком 20, приращение д-д-.. При этом в 1 и 2-м интеграторах Ьлока 12 будут накоплены соотвественно значени  l/UQ n-1/1 Приращение Д поступает на входы 15..,15, соответствующих блоков 13 , на входы 14,,,, 14р которых поступили соответсвующие приращени  AXj , По аналогии с блоком 9 на выходе блока 13 по вл етс  приращение - dx VP l JlПри этом в регистрах, под лнтегральных функций 1,2,3 и 4-го интеграторов блока 13- накоп тс  соответственно значени  ..u jiUPai. Блок 10, просуммировав , поступившие на его вход 11риращеки  A(j,, дает на выходе приращение .AUj , которое поступив в блок 11, вызывает накоп ен .и.е внем величины 3J{, котора  И хранитс  здесь до нового такта. Кроме того, приращение л поступает на вход 17 блока коррекции, на вход 18 которого поступает приращение Mli. КЗ бипока 5, в результате чего приращение А иоД )бУДУЧ умноженным в интеграторе 25 на содержимое его регистра . подинтегральной Функции и сложенным в сумматоре 27 с прираи ением uUt,уМноженным 2 интеграторе 26 на содержимое регистра подинтегральной функции дает на ыходе сумматора 27 приращение Д{и); f которое поступает на вход независинюй переменной интет.-ратора 28. После йыдачи блоком 16 выходного прИращени  в регистрах подынтегральных функций интеграторов 25,26,28 и 29 сказываютс  накопленными знач ни  Ui,ij5,,(4)i. соответственно. Приращение Uj , ЛОоД f поступи соответственно на пр мой и инверсн входл блока 6, вызывают на его вых де по вление приращени  A(U-tb)u.i торое поступив в выходной .интеграт 7, вызывает накопление в нем значе ни  (U-Uo )i Л которое и хранитс  д . наступлени  следующего такта. Разностный алгоритм работы моде записиваетс  следующим образом. viTfou-oV. ЬМ;: Х|Г гЛ%Ч %Ч аЧ 41 AVJo,,M i А л1 З Ра1ГРзг 1 .г-де ,ьиДЛЧз1Л / й,.1, , приращени  на выходе соот ственно блоков 3,5,4,9 сум матора 33ч блоков 20,11,10 12 первого сумматора соотв ствующих блоков 13 . B-i-M такте; -величина периода возбужденного на входе 2; -приращение входного сигнала j входа в 1-м такте; Т,/, - содержимое регистров под нтегральной функции соответсвенно интегратора 39 и трех интеграЮроз блоков 5 и 11; / ,, - содержимое регистров поД L-иЧм интегральных функций ин-и{ .,,- теграторов 37, 38-го и чл -11 BTODOro интегоатопоп fino t .-i)4i--i ка 56, интегратора 24, 1 и 2-го интеграторов олока 11,2-го интегратора блока 12 в i-OM такте, X.J{,V4,y:f содержимое регистров под -г нтегральных функций, соот di) ветственно интеграторов 31, , 34, , 1 и 3-го интеграторов блока 13, , 35LJ (вес j-ro синапса) 32j и 23 и 4-го интегратора блока 13,, 1-го интегратора блока 12 в 1-м такте. от алгоритм вытекает из следуюистемы уравнений Шеннона: ) WQ (Vdt-Udt) Vi-d l J dli-.dv dUo-i/f(4}jdt-Uodt) dXW-Idu):; 3-1 du); -Ч та система уравнений в свою очевытекает из следующей система: Tdv/dt V-VTL ° rtf. 1 1Ур,а1Л. ри условии посто нства входного ействи  и tiiT система имеет решакоторое с течением времени прит к достаточной точности к ратву и U0 у |. х л  модели нейрона-можно построить вые функции, соответствукицие приннаименьшего взаимодействи  , инципу оптимального воздействи  Fb-iu-Uol;M -v| они имеют минимум при значени х менных, соответствующих решению екы дифференциальных уравнений, i$-t/3 -r--U«U , ак модель нейрона, функционируюпо приведенному выше разностногоритму , стремитс  с течением ни к самому наинизшему энергетич1ескому состо нию, какое только возможно при данной посто нной величине входного воздействи  путем соответствующего изменени  синаптических весов . За счет того, ЧТОУ: на выходе нейрона осуществл етс  плавное уменьшение частоты выдачи приращений, т.е. осуществл етс  так называема  частотна  адаптаци  нейрона к входному воздействию посто нной интенсивности.
Совмещение в одной модели нескТЗльких функций, выполн емых п араллельн.о и одновременно, и.расширение функциональных возможностей делает модель более эффективной при пользовании в устройствах моделировани  биологических процессов. Использование- циф ровых интеграторов и сумматоров во
всех без исключени  част х модели повышает точность моделировани  но-, вых функций и повышает технблогичносгь устройства. Повышению техноло гии служит и единообразие большого .капичертва достаточно сложных объеди нйний элементов модели,
изобретени 
.1,Мбдель адаптивного нейрона, содержаща  першлй блок временного суквлировани , первый вход которого подключен к управл ющему входу модели, соединeннo y с входом независимой перемен ной выходного интегратора и первы взюдом блока адаптации, блок модопкровани  синапса, выход которого Соединен с соответствующим входом первого блока пространственного суммировани , выход которого подключён к второму BXOW первого блока временного суладировани , выход которого соединен с первым входом блока сравнени , выход которого подключен к входу под интегральной функции выходного интегратора , выход которого  вл етс  рыхоН дом модели, о тли ч а и щ а   о   тем, что, с целью повышени  точности моделировани , в иее введены два блока управлени  пластичностью, блок коррекции, второй блок пространствен ного суммировш1и , второй блок временного суммировани  и блоки умнхжени , перщле входам-которых соединены с соответствующими входами модели, управл ющий вход которой подключен к первому входу второго блока временного суммировани , выход которого
соеданен со ВТОЕДЛМ входом блока сравнени  и со входом перрого блока уп-, пластичностью, выход которого грдключен к первому входу блока коррёвгций и к вторым входам блоков умножени , выходы которых подключены
соответственно к входам второго блока пространственного суммировани , клход которого соединен с вторым входом второго блока временного суммировани , выход первого блока временного суммировани  подключен к второму входу блока коррекции, выход которо го соединен с вторым входом блока адаптации, выход которого подключен к третьему входу блока коррекции и к входу второго блока управлени  пластичностью , выход которого соединен с вторыми входами блоков моделировани  синапса.
2.Модель по П.1, о т л и ча ющ а   с   тем, что блок управлени  пластичностью содержит первый интегратор , вход независимой переменной
которого подключен к входу блока управлени  пластичностью, выход первог интегратора подключен к входу неза- висимой переменной второго интег- ратора, выход которого соединен с входом под()нтегральной функции пер- вого интегратора,с инверсным входом подынтегральной функции второго интератора и с выходом блока управлени  пластичностью.
3,Модель по П.1, о т л и ч а ю щ а   с   тем, что блок коррекции содержит первый интегратор , вход независимой переменной которого подключен к первому входу блока и к входу подннтегральной функции второго интегратс за, выход которого соединен с входом первого сумматора, другой вход которого подключен к выходу первого интегратора, вход под%|гатегральной функции которого соединен с входом независимой переменной второго интегратора и с втрЕим входом блока коррекции, выход первого сумматор подключен к входу независимой перелге;ной Tpetbero интегр-атора -и к входу пооднтетральной функции четвертого интегратора, выход которого соединен
с одним входом второго сумматора, другой вход которого подключен к выходу третьего интегратора, вход под нтеграпьной функции которого соеди . нён с входом независимой переменной четвертого интегратора и с третьим входом блока коррекции, выход второго сулвиатора подключен к выходу блока коррекции.
Источники информации, прин тые во внимание при экспертизе
1,.Авторское свидетельство СССР 512478, кл. G 06 G 7/60, .1974..., .
2. Авторское свидетельство СССР по за вке 2520500/18-24, кл, G 06 G 7/60 (прототип),

Claims (3)

  1. Формула, изобретения
    ..1,М0дель адаптивного нейрона, содержащая первый блок временного суммирования, первый вход которого подключен к управляющему входу модели, соединенному с входом независимой переменной выходного интегратора и первые входом блока адаптации, блок Моделирования синапса, выход которого Сое'динен с соответствующим входом первого блока пространственного суммирования, выход которого подключён к второму входу первого блока временного суммирования, выход которого соединен с первым входом блока сравнения, выход которого подключен к входу подынтегральной функции выходного интег-! ратора, выход которого является выхо-i дом модели, о тли ч а ю щ а я с я тем,, что, с целью повышения точности моделирования, в нее введены два блока управления пластичностью, блок коррекции, второй блок пространственного суммирования, второй блок временного суммирования и блоки умножения, первые входа-которых соединены с соответствующими входами модели, управляющий вход которой подключен к первому входу второго блока временного суммирования, выход которого соеданен со вторым входом блока срав- 55 нения и со входом первого блока уп-, ' равлрния пластичностью, выход которого подключен к первому входу блока коррекции и к вторым входам блоков умножения, выходы которых подключены соответственно к входам второго блока пространственного суммирования, выход которого соединен с вторым входом второго блока временного суммирования, выход первого блока временного суммирования подключен к второму входу блока коррекции, выход которо го соединен с вторым входом блока ‘адаптации, выход которого подключен к третьему входу блока коррекции и к входу второго блока управления пластичностью, выход которого соединен с вторыми входами блоков моделирования синапса.
  2. 2. Модель по п.1, о тл и ч'аю- щ а я с я тём, что блок управления пластичностью содержит первый интегратор, вход независимой переменной которого подключен к входу блока управления пластичностью, выход первого интегратора подключен к входу неэависимой переменной второго интег— ратбра, выход которого соединен с входом подынтегральной функции первбго интегратора,с инверсным входом подынтегральной функции второго интегратора и с выходом блока управления пластичностью. '
  3. 3, Модель по п.1, о т л и ч а ю щ а я с я тем, что блок коррекции содержит первый интегратор , вход независимой переменной которого подключен к первому входу блока и к входу подынтегральной функции второго интегратора, выход которого соединен_ с одним входом первого сумматора,дру-
    35 гой вход которого подключен к выходу первого интегратора, вход подынтегральной функции которого соединен с входом независимой переменной второго интегратора и с вторым входом бло. ;ка коррекции, выход первого сумматора подключен к вход; независимой переменной третьего интегратора и к входу подынтегральной функции четвертого интегратора, выход которого соединен с одним входом второго сумматора, другой вход которого подключен к выходу третьего интегратора, вход подынтегральной функции которого соединён с входом независимой переменной четвертого интегратора и с третьим входом блока коррекции, выход второго суьматора подключен к выходу блока коррекции.
SU782655391A 1978-08-15 1978-08-15 Модель адаптивного нейрона SU765823A1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU782655391A SU765823A1 (ru) 1978-08-15 1978-08-15 Модель адаптивного нейрона

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SU782655391A SU765823A1 (ru) 1978-08-15 1978-08-15 Модель адаптивного нейрона

Publications (1)

Publication Number Publication Date
SU765823A1 true SU765823A1 (ru) 1980-09-23

Family

ID=20781611

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
SU782655391A SU765823A1 (ru) 1978-08-15 1978-08-15 Модель адаптивного нейрона

Country Status (1)

Country Link
SU (1) SU765823A1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4979124A (en) * 1988-10-05 1990-12-18 Cornell Research Foundation Adaptive, neural-based signal processor

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4979124A (en) * 1988-10-05 1990-12-18 Cornell Research Foundation Adaptive, neural-based signal processor

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Hollis et al. The effects of precision constraints in a backpropagation learning network
US4912655A (en) Adjusting neural networks
US4914603A (en) Training neural networks
US4912647A (en) Neural network training tool
US4912649A (en) Accelerating learning in neural networks
Javanshir et al. Advancements in algorithms and neuromorphic hardware for spiking neural networks
US4912654A (en) Neural networks learning method
US5630023A (en) Signal processor
US4912652A (en) Fast neural network training
US4912651A (en) Speeding learning in neural networks
US4912653A (en) Trainable neural network
JP2679730B2 (ja) 階層構造ニューラルネット
SU765823A1 (ru) Модель адаптивного нейрона
JP2679733B2 (ja) ホップフィールドネット
SU736130A1 (ru) Устройство дл моделировани адаптивного нейрона
Ma The function representation of artificial neural network
Magoulas et al. A new method in neural network supervised training with imprecision
Krikelis et al. Implementing neural networks with the associative string processor
Quintana Velázquez et al. Bio-plausible digital implementation of a reward modulated STDP synapse
SU682910A1 (ru) Устройство дл моделировани нейрона
SU1596356A2 (ru) Устройство дл моделировани нейрона
JPH04237364A (ja) ニューロコンピュータ
JP2517662B2 (ja) 連鎖制御装置
CN118171680A (zh) 一种基于忆阻器的多值免疫网络实现电路
SU708369A1 (ru) Устройство дл моделировани адаптивного нейрона