Модуль нейроподобной сети

(9) О 1) 06 О 7/60 ИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕН ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТПО ИЗОГГЕТЕНИЯМ И ОТКРЫТИЯМПРИ ГКНТ СССР К АВТОРСКОМУ СВИДЕТЕЛЬСТВУ(54) МОДУЛЬ НЕЙРОПОДОБНОЙ СЕТИ(57) Изобретение относится к бионике и вычислительной технике и может быть использовано при моделировании процессовпереработки информации в нейронных инейроподобных сетях, а также в системахраспознавания образов и управления. Целью изобретения является повышение достоверности регулирования уровня вы ходной активности. Для этого в модуль нейроподобной сети введены блок 3 вычисления значений функций, блок 4 генерации бинарного стохастического вектора и блок 5 покомпонентного логического умножения бинарных векторов. В предлагаемом устройстве ругулирование осуществляется с сохранением отношения математических ожиданий уровней активности любых подмножеств выходных нейроподобных элементов, Использование подобных модулей при построении нейроподобных сетей в системах распознавания образов и управления позволит производить нормализацию выходной активности сети, 1 ил.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.Цель изобретения - повышение достоверности регулирования уровня выходной активности модуля нейроподобной сети, т.е. количество активных (находящихся в единичном состоянии) бинарных нейроподобных элементов.На чертеже представлена функциональная схема модуля нейроподобной сети,Модуль нейроподобной сети содержит блок 1 нейроподобных элементов, блок 2 определения уровня активности, блок 3 вычисления значений функций, блок 4 генера, ции бинарного стохастического вектора и блок 5 покомпонентного логического умножения бинарных векторов.Блок 2 определения уровня активности осуществляет подсчет количества единич, ных битов выходного вектора блока 1 нейроподобных элементов. В качестве блока 3 вычисления значений функций использовано постоянное запоминающее устройство, Блок 5 покомпонентного логического умно- женил бинарных векторов выполнен из соответствующего количества двух входовых элементов И и предназначен для поразрядного логического умножения поступающего из блока 4 вектора на выходной вектор блока 1 нейроподобных элементов.Модуль нейроподобной сети работает следующим образом.Пусть в момент времени Т 1 состояние . входных нейроподобных элементов блока 1 нейроподобных элементов характеризуется некоторым входным вектором. После такта работы нейроподобных элементов блока 1, в момент времени Т 2, на вход блока 2 определения уровня активности поступает выходной вектор блока 1, К моменту времени ТЗ в блоке 2 определяется значение уровня активности В выходных нейроподобных элементов блока 1, Это значение подается на второй вход блока 3 вычисления значений функций. Блок 3 предназначен для вычисления значений некоторого набора функций (Р 1,Рц) регулирОвания уровня ВыходнОЙ активности модуля нейроподобной сети, Аргументом этих функций является уровень выходной активности блока нейроподобных элементов, подаваемый на второй вход блока 3, а множество значений принадлежит интервалу 0, 1), Вид функции регулирования Определяет зависимость уровня выходной активности А модуля нейроподобной сети от уровня выходной активности В блока 1 нейроподобных элементов. Выбор нужной функции регулирования из имеющегося набора осуществляется подачей внешнего управляющего сигнала со сторо. ны сети на первый вход блока 3. Таким образом, к моменту времени Т 4 в блоке 3 определяется значение функции регулирования Р, выбранной внешним управляющим сигналом, при имеющемся значении 10 уровня активности В выходных нейроподобных элементов блока 1, Зто значение Р(В) поступает на блок 4 генерации бинарного стохастичесого вектора, где к моменту времени Т 5 генерируется бинарный вектор с 15 вероятностью Р(В) появления единичнойкомпоненты и размерностью, равной размерности выходного вектора блока 1 нейроподобных элементов. В блоке 5 осуществляется покомпонентное логиче ское умножение этих векторов, и к моментувремени Т 6 на его выходе появляется выходной вектор модуля нейроподобной сети. В предлагаемом модуле нейроподоб ной сети по сравнению с известным обеспечивается возможность более качественного регулирования уровня выходной активности, В частности, регулирование осуществляется с сохранением 30 отношения математических ожиданийуровней активности любых подмножеств выходных нейроподобных элементов. Использование такого модуля нейроподобной сети в системах распознавания образов и 35 управления, где значения различных числовых параметров кодируются уровнями активности соответствующих подмножеств нейроподобных элементов, позволяет производить нормализацию указанных пара метров, Кроме того, реализованное вмодуле нейроподобной сети регулирование выходной активности без использования обратных связей обеспечивает стабильность его функционирования.45Формула изобретен ия Модуль нейроподобной сети, содержащий блок нейроподобных элементов и блок определения уровня активности, входы ко торого соединены с выходами блока нейроподобных элементов, входы которого являются входами модуля нейроподобной сети, о т л и ч а ю щ и й с я тем, что, с целью повышения достоверности регулирования 55 уровня выходной активности, в него введены блок генерации бинарного стохастического вектора, блок покомпонентного логического умножения бинарных векторов, блок вычисления значений функций, первый вход которого соединен с выходом блока1656565 Составитель А. СапкоТехред М,Моргентал Корректор Т, Колб Редактор А. Огар Заказ 2054 Тираж 395 Подписное ВНИИПИ Государственного комитета по изобретениям и открытиям при ГКНТ СССР 113035, Москва, Ж, Раушская наб 4/5 Производственно-издательский комбинат "Патент", г, Ужгород, ул,Гагарина, 101 определения уровня активности, второй вход является управляющим входом модуля нейроподобной сети, а выход соединен с входом блока генерации бинарного стохастического вектора, выходы которого соеди иены с первой группой входов блока покомпонентного логического умножения бинарных векторов, выходы которого являются выходами модуля нейроподобной сети, а вторая группа входов этого блока подключена к соответствующим выходам блока нейроподобных элементов.