Модуль нейроподобной сети

 

Устройство относится к вычислительной технике, а именно к нейроподобным элементам оптоэлектронных вычислительных устройств, применяемых для моделирования систем с распределенными параметрами . Целью изобретения является повышение точности моделирования за счет учета эффектов самовозбуждения и торможения при управлении потоками информации. Поставленная цель реализуется путем введения в состав известного устройства блоков 1-3 конвергенции, блока 7-9 дивергенции, узла 11 обратной связи блока 6, узла 14 обратной связи входных каналов. Модуль нейроподобной сети выполнен на оптоэлекг тронных элементах, что позволяет довольно просто и эффективно организовать реализацию обратных связей при моделировании нейроподобных элементов. 1 ил.

СОЮЗ СОВЕТСКИХ

СОЦИАЛИСТИЧЕСКИХ

РЕСПУБЛИК

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ

ПО ИЗОБРЕТЕНИЯМ И ОТКРЫТИЯМ

ПРИ ГКНТ СССР

ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

ЬКЬАИОТЕИА ()

00 (л) .О

К АВТОРСКОМУ СВИДЕТЕЛЬСТВУ (21) 4738591/14 (22) 18.09.89 (46) 07.10,91. Бюл. ЬЬ 37 (71) Томский политехнический институт им, С.М. Кирова (72) А.Ф.Лавренюк (53) 681.333(088,8) (56) Авторское свидетельство СССР

М 1603407, кл. G 06 G 7/60., (54) МОДУЛЬ НЕЙРОПОДОБНОЙ СЕТИ (57) Устройство относится к вычислительной технике, а именно к нейроподобным элементам оптоэлектронных вычислительных устройств, применяемых для моделирова.. Ж 1683045 А1 (si>s G 06 G 7/60, 7/38, 7/46, 3/00 ния систем с распределенными параметрами. Целью изобретения является повышение точности моделирования за счет учета эффектов самовозбуждения и торможения при управлении потоками информации. Поставленная цель реализуется путем введения в состав известного устройства блоков

1 — 3 конвергенции, блока 7 — 9 дивергенции, узла 11 обратной связи блока 6, узла 14 обратной связи входных каналов. Модуль нейроподобной сети выполнен на оптоэлек= тронных элементах, что позволяет довольно просто и эффективно организовать реализацию обратных связей при моделировании нейроподобных элементов, 1 ил.

1683045

20

30

40

Изобретение относится к вычислительной технике, а именно к нейроподобным элементам оптоэлектронных вычислительных устройств, применяемых для моделирования систем с распределенными параметрами.

Целью изобретения является повышение точности моделирования за счет учета эффектов самовозбуждения и торможения при управлении потоками информации.

На чертеже представлена функциональная схема модуля нейроподобной сети, Модуль нейроподобной сети содержит блоки 1 — 3 конвенгерции, состоящие из входных каналов 1.1 — 3.1 связи с управляемыми коэффициентами передачи и элементов 1,2 — 3,2 индикации моделируемых потоков, узел 4 связи входных сигналов, блок 5 передачи сигналов, узел 6 распределения выходных сигналов, блоки 7-9 дивергенции, состоящие из выходных каналов

7.1-9.1 связи с управляемыми каналами передачи и элементов 7,2 — 9.2 индикации моделируемых потоков, блок 10 опорного напряжения, узел t1 обратной связи, блок, состоящий из элементов 12 и 13 моделируемых функций, узел 14 обратной связи входных каналов, состоящий из элементов 15 — 18 моделируемых потоков.

Предлагаемая на чертеже функциональная схема модуля нейроподобной сети может быть выполнена с применением оптронов.

Оптоэлектронные элементы в модуле нейроподобной сети — обычные оптроны, связанные фотоприемники (фоторезисторы, фотодиоды, фототранзисторы) с источниками излучения одним или более, в качестве последних могут быть применены источники с активно управляемыми излучением, например светодиоды, и с пассивно управляемым излучением, например, маски и полупрозрачные экраны с управляемой оптической прозрачностью. При этом источники излучения оптронов схемы могут иметь дополнительно включенные параллельно или последовательно источники излучения, которые служат для реализации функциональных зависимостей в других элементах схемы и в других вычислительных элементах, а также для визуальной индикации и тотального управления через систему оптического считывания, систему обработки результатов и последующего управления процессом решения.

Модуль работает следующим образом.

В зависимости от конфигурации модулирующего устройства (аналоговое или гибридное исполнение) и от класса моделируемых систем (физические или биологические) задают топологию соединения элементов в нейросеть, взаимосвязь элементов (электрические и оптические связи), режимы управления параметрами и регистрации результатов моделирования.

При моделировании реальной нейросети из предлагаемых модульных нейроподобных элементов, узлы соединения которых образуют узловые точки нейросети, включаются узловые элементы 1.1 — 3.1, моделируемые зоны синапсов, и источники 1,2 — 3.2 излучения для индикации моделируемых переменных в узловых точках. Если источники излучения оптически связаны с фоторезисторами оптронов 1,.1-3.1 входных каналов связи, то при возникновении сигнала в узловой точке увеличивается яркость свечения, включенного в эту узловую точку источника излучения, и происходит открывание входного канала связи, включенного в эту узловую точку, и тем самым моделируется процесс возбуждения дендрита. Через открытые входные каналы сигналы поступают на источники 1,2 — 3.2 и 13 излучения, изменяя при этом проводимость тех фоторезисторных элементов, с которыми они оптически связаны. Так изменение яркости свечения источника излучения 4 изменяет проводимость фоторезистора оптрона блока 6, моделируя при этом изменение проницаемости мембраны дендрита.

Увеличение яркости свечения источника излучения 13 приводит к увеличению проводимости фоторезистора оптрона блока 6, тем самым изменяя соотношение плеч мостовой схемы и увеличивая коэффициент передачи блока 6, моделируя тем самым увеличение проводимости (возбуждение) аксона, и за счет разбаланса схемы на выходе интегратора этого блока формируется сигнал, поступающий на выходные каналы

6.1 — 9,1 связи, при этом увеличение выходного сигнала приводит к увеличению яркости свечения источников излучения, тем самым изменяя соотношение плеч мостовой схемы эа счет изменения проводимости освещаемых ими фоторезисторов и уменьшая коэффициент передачи блока 6, моделируя при этом процесс торможения аксона.

Уменьшение коэффициента передачи блока 6 приводит к запиранию канала передачи сигналов через этот блок и сигнал на выходе интегратора уменьшается и через обратную связь посредством источников излучения канал передачи сигналов блока 5 открывается и таким образом осуществляется квантование входного сигнала в импульсный сигнал на выходе из вычислительного элемента, кроме того, введена обратная связь для одного канала связи, точно такая

1683045

30

40

50

55 же обратная связь может быть введена для выходного канала связи. Моделируя на оптронах 15 — 18 обратную связь, можно квантовать выходной сигнал и моделировать взаимосвязь пресинапсов и постсинапсов в нейроне. При возникновении сигнала на выходе канала 1.1 связи при слабой степени возбуждения аксона — коэффициент передачи сигнала в блоке 5 мало изменяется, сигнал может поступить на вход этого блока только при открытии входного канала связи или увеличении проводимости фоторезистора оптрона 1.1. Это может быть возможным при увеличении яркости свечения источника излучения оптрона 1.2, последний подключен к делителю напряжения на оптронах 13.К и 14.К, первый из которых применяется для моделирования процессов возбуждения, второй — для моделирования процессов торможения.

Проводимость фоторезистора оптрона

13.К изменяется пропорционально сигналу на входе вычислительного элемента, причем в цепи управления имеется оптрон 15.К, посредством которого можно изменять степень пропорциональности изменения проводимости фоторезистора 13.К. Проводимость фоторезистора оптрона 14. К также изменяется пропорционально сигналу на выходе модуля..Причем степень этого воздействия пропорционально определяется величиной заданной проводимости фотореэистора оптрона 1б.К. Проводимости фоторезисторов оптронов 13.К и 14,К могут управляться и световым потоком от источников излучения 9.N и 12.М в зависимости от условий моделируемого процесса.

Работает узел 14 обратной связи выходных каналов на оптронах 13,К вЂ” 16,К следующим образом. При изменении входного сигнала Чбм например увеличении; открывается оптрон 13.К, при этом увеличивается потенциал, подаваемый на источник излучения оптрона 1.N, последний тоже открывается и сигнал на выходе увеличивается, что приводит к открыванию оптрона 14.К и снижению управляющего потенциала, подаваемого на источник излучения оптрона 1.N, тем самым закрывая входной канал связи, сигнал на выходе снижается и входной канал связи открывается. Процесс повторяется до тех пор, пока на входе есть возмущающий сигнал, периодичность колебаний определяется величиной входного сигнала, постоянной времени интегратора и характеристиками оптронов.

Схождение входных каналов к одной и той же точке, суммирование входных сигналов и передача просуммированного сигнала в виде оптического сигнала от источника 4 излучения к блоку 5. обеспечивает конвергенцию влияния из разных узловых точек.

Процесс конвергенции позволяет при нарушении нескольких иэ входных каналов генерировать на выходе модуля сигналы, в соответствии с поступающими по другим каналам сигналами. Чем более развита система входных каналов, тем меньшую погрешность в общую картину результатов моделирования будут вносить частичные отказы и нарушения условий работы входных

KBHBllOB связи.

Аналогичные свойства проявляет предлагаемый модуль нейросети при моделировании процессов дивергенции, когда один и тот же элемент обеспечивает разветвленное перераспределение выходных сигналов и связь с другими элементами нейросети через узлы связи (синапсы) с передачей электрических сигналов при непосредственном соединении выходов одного элемента с входами других элементов нейросети и через оптическую связь от источников излучения в выходном канале связи одного элемента с фотоприемниками во входных каналах связи других элементов нейросети, Отказ одного из выходных каналов не нарушает в целом процесс решения; а только приводит к определенной погрешности в процессе решения. Разветвленная связь выходных каналов не только с входными каналами находящихся рядом нейроподобных элементов, но и с удаленными, позволяет сохранить тотальную передачу моделируемых сигналов даже при отказе одного или нескольких элементов нейросети, Формула изобретения

Модуль нейроподобной сети, содержащий входной и выходной каналы связи с управляемым коэффициентом передачи, блок передачи сигналов, узлы связи, блок опорного напряжения, при этом входной канал связи является входом модуля и через первый узел связи соединен с входом блока передачи сигналов, выход которого через второй узел связи соединен с выходным каналом связи, выход которого является выходом модуля, а каждый канал связи имеет управляющий вход, блок передачи сигналов имеет два управляющих входа и два информационных входа, которые соединены с источником опорного напряжения, о т л и ч аю шийся тем, что, с целью повышения точности моделирования за счет учета эффектов самовоэбуждения и торможения при управлении потоками информации, в него введены блок конвергенции, блок дивергенции узел обратной связи блока передачи сигналов и К узлов обратной связи каналов связи, где К вЂ” число возможных связей, при

1683045

Составитель A.Ñàïêî

Техред M.Moðãåíòàë Корректор A.Oñàóëåèêo

Редактор М.Бланар

Заказ 3415 Тираж Подписное

ВНИИПИ Государственного комитета по изобретениям и открытиям при ГКНТ СССР

113035, Москва, Ж-35, Раушская наб., 4/5

Производственно-издательский комбинат "Патент", r. Ужгород, ул.Гагарина, 101 этом блок конвергенции соединен с входными каналами связи, вход каждого из которых является дополнительным входом модуля, а выходы блока конвергенции соединены между собой и подключены к входу первого узла связи, блок дивергенции соединен с выходным каналом связи модуля, входы которого соединены между собой и подключены к выходу второго узла связи, а выходы каналов связи узла являются выходами модуля, кроме того, в каждый узел связи введен элемент индикации моделируемых информационных потоков, выполнени ый в виде источника излучения, соединенного последовательно с управляемым резисторным элементом канала связи, входы узла обратной связи блока передачи сигналов соединены с первым и вторым узлами связи, выходы которых соединены с блоком передачи сигналов, узел обратной связи содержит два оптрона, оптически соединенных с фотоприемниками, выходы которых соединены параллельно управляемым резисторным элементам блока передачи сигналов, а каждый из оптронов соединен последовательно с источником излучения одного из узлов связи, первый вход каждого узла обратной связи соединен с одним из входов модуля, а другие входы которых соединены с одним из выходов модуля, выходы узлов обратной связи соединены с управляющими входами управляемого реэистивного элемента, информационный вход которого соединен с первым входом

5 узла обратной связи, узел обратной связи содержит четыре оптрона, оптически соединенных с фотоприемниками, фотоприемники первого и второго оптронов соединены последовательно и включены между шиной

10 опорного потенциала и шиной нулевого потенциала, к точке соединения этих фотоприемников через согласующий элемент подключен источник излучения оптрона одного из входных каналов связи, один из вы15 иодов фотоприемника соединен с одним из входов модуля и с первым выводом фотоприемника третьего оптрона, второй вывод которого через источник излучения первого оптрона узла обратной связи соединен с

20 шиной нулевого потенциала, первый вывод фотоприемника четвертого оптрона соеди- нен с одним из выходов модуля, а второй вывод через источник излучения второго оптрона соединен с шиной нулевого потенци25 ала, вторые выводы источников излучения третьего и четвертого оптронов соединены с шиной нулевого потенциала, первые выводы которых являются соответственно первым и вторым управляющими входами узла

30 Обратной связи входного канала связи.

Модуль нейроподобной сети Модуль нейроподобной сети Модуль нейроподобной сети Модуль нейроподобной сети 

 

Похожие патенты:

Изобретение относится к автоматике и вычислительной технике и предназначено для применейия в адаптивных сетях распознавания образов, а также в аналоговых вычислительных машинах, моделирующих нейронные сети

Изобретение относится к классу устройств, моделирующих нейрон, и может быть использовано в сенсорных и управляющих системах, а также системах контроля и распознавания образов

Изобретение относится к аналоговым вычислительным устройствам и может быть использовано для моделирования функций нервной системы, а также для применения в системах искусственного интеллекта

Изобретение относится к моделированию элементов дискретной автоматики с рабочим телом в виде потоков сыпучей среды и может быть использовано в качестве учебного пособия для наглядной демонстрации работы псевдонейронной сети

Изобретение относится к бионике и вычислительной технике и может быть использовано при моделировании процессов переработки информации в нейронных и нейроподобных сетях, а также в системах распознавания образов и управления

Изобретение относится к области аналоговой вычислительной техники и нейробионики и может быть использовано для исследования функционирования нейронов спинальных ганглиев, а также как функциональный элемент в системах искусственного интеллекта

Изобретение относится к нейрокибернетике и может быть использовано в модельных экспериментах при изучении некоторых функций нервной системы, а также как функциональный элемент в системах искусственного интеллекта

Изобретение относится к кибернетике и может быть использовано для моделирования контрастности, например, в опознающих устройствах

Изобретение относится к медицине и может быть использовано при исследовании центральной нервной системы

Изобретение относится к аналоговой и гибридной вычислительной технике и предназначено для моделирования нелинейных дифференциальных уравнений

Изобретение относится к вычислительной технике и предназначено для решения нелинейных задач теории поля, описываемых дифференциальными уравнениями в частных производных, на сеточных моделях

Изобретение относится к вычислительной технике, в частности к специализированным сеточным процессорам, применяемым для решения дифференциальных уравнений в частных производных

Изобретение относится к аналоговой вычислительной технике, в частности для моделирования систем нелинейных краевых задач параболического и эллиптического типов

Изобретение относится к вычислительной технике, в частности к аналоговым сеточным процессорам, и предназначено для решения задач теории переноса

Изобретение относится к вычислительной технике, в частности к аналоговым сеточным процессорам, и предназначено для решения задач теории переноса, описываемых дифференциальными уравнениями в частных производных

Изобретение относится к аналоговой вычислительной технике, а именно к сеточным моделям для решения задач тепломассопереноса, описываемых дифференциальными уравнениями в частных производных

Изобретение относится к аналоговой вычислительной технике и может быть использовано для решения уравнений Лапласа относительно комплексной функции

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано при решении дифференциальных уравнений в частных производных, которыми описываются, в частности, подвижные физические поля

Изобретение относится к вычислительной технике
Наверх