29.08.2023, 10:38
ТюмГУ
471

Тюменские физики обучили нейронную сеть ассоциативному самообучению

❋ 4.3

Спайковые нейронные сети (SNN) стали перспективными типами искусственных нейронных сетей (ANN). SNN более биологически правдоподобны, чем точечные нейроны, имеют более простую структуру за счет меньшего количества нейронов и способны реализовывать биоподобные механизмы самообучения. Однако SNN требуют более высокой вычислительной мощности для программного расчета функции каждого нейрона. Эта проблема может быть решена аппаратной реализацией SNN, что и реализовали ученые из ТюмГУ.

Тюменские физики обучили нейронную сеть ассоциативному самообучению
Тюменские физики обучили нейронную сеть ассоциативному самообучению / ©Getty images / Автор: Visellia Orfius

Статья «Моделирование обработки информации в биоморфном нейропроцессоре» физиков ТюмГУ и НОЦ «Нанотехнологии» вышла в журнале OBM Neurobiology.

Ранее группа ученых представила концепцию биоморфного нейропроцессора, которая основана на мемристорно-диодном кроссбаре и реализует аппаратную SNN с многочисленными биоморфными нейронами. Используются ключевые узлы аппаратной составляющей нейропроцессора: сверхбольшие запоминающая и логическая матрицы, задающие вес и маршрут связи между нейронами соответственно.

Эти матрицы должны быть очень большими, потому что каждый нейрон в сети может иметь множество синаптических связей. Нейропроцессор уникален тем, что построен на основе оригинальной электрической схемы биоморфного нейрона и воспроизводит работу биоморфной нейронной сети, созданной на основе оригинальной программной модели биоморфного нейрона.

Кроме того, нейропроцессор содержит устройства кодирования и декодирования входной и выходной информации, построенные с использованием универсальной логической матрицы на основе композитного мемристорно-диодного кроссбара. Максимальный размер квадратных запоминающей и логической матриц равен 10 в шестой степени ячеек, согласно анализу затухания входного сигнала.

Таким образом, с использованием этих матриц можно построить устройства ввода-вывода и аппаратную нейронную сеть соответствующего размера. Современные мемристоры имеют низкую стабильность и воспроизводимость характеристик. Тем не менее, обрабатываемая информация в аппаратных биоморфных SNN распределена по всей сети, что снижает требования к стабильности и воспроизводимости отдельных мемристоров.

В результате работ на основе упрощенных электрических моделей мемристора и диода Зенера создана физико-математическая модель работы ячейки для численного моделирования сверхбольшой логической матрицы с композитным мемристорно-диодным кроссбаром.
Разработана физико-математическая модель обработки сигналов в сверхбольшой логической матрице биоморфного нейропроцессора при маршрутизации выходных сигналов нейронного блока.

Представлены результаты численного моделирования процесса маршрутизации выходных импульсов нейронов на синапсы других нейронов с помощью логической матрицы.
Разработана физико-математическая модель обработки информации в кодирующем устройстве биоморфного нейропроцессора на основе логической матрицы с композитным мемристорно-диодным кроссбаром.

Получены результаты численного моделирования декодирования информационных сигналов в форме последовательностей импульсов в двоичный формат данных. Показана компактная реализация схемы декодирования сигналов в нейропроцессоре, которая может быть реализована в одном слое мемристорно-диодной логической матрицы.

Результат схемотехнического решения достигнут за счет применения логических преобразований, выполняемых внутри мемристорно-диодного кроссбара, и генератора двоичных чисел, установленного на периферии мемристорной логической матрицы. Разработаны также и физико-математические модели ассоциативного самообучения запоминающей матрицы, которые обеспечивают специфичную реализацию правил самообучения LTP и STDP, связанную с оригинальностью мемристорно-диодной ячейки.

С помощью численного моделирования продемонстрирована способность запоминающей матрицы с числом ячеек 4х2 к ассоциативному самообучению в составе аппаратной импульсной нейросети. Таким образом, с помощью численного моделирования на основе разработанных моделей показана работоспособность отдельных устройств нейропроцессора. Работа частично поддержана грантом РФФИ. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
ТюмГУ
Тюменский государственный университет (ТюмГУ) — первый университет Тюменской области, был открыт в 1930 году. Готовит специалистов по 175 направлениям подготовки. Университет является участником федеральной программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030». Участие в программе способствует трансформации образовательного, научно-технологического и управленческого блоков ТюмГУ, а также его роли в качестве центра научно-технологического и социально-экономического развития региона.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
11 сентября, 15:59
Любовь С.

За всю свою историю радиус Меркурия мог уменьшиться намного больше, чем считалось. Поскольку часть следов этого процесса до сих пор оставалась незамеченной, прежние оценки могли быть серьезно занижены.

9 сентября, 22:44
Александр Березин

Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?

11 сентября, 17:29
Елизавета З.

«Яндекс» выложил в открытый доступ Alice AI Search Pretrain — свою компактную языковую модель, обученную с нуля. Она обладает обширными знаниями и способна быстро давать содержательные ответы даже при большом количестве запросов.

9 сентября, 22:44
Александр Березин

Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?

8 сентября, 12:27
Росатом

Особо чистый германий — полупроводниковый материал с минимальным содержанием примесей, который активно используют в ядерной физике, медицине и оборонной промышленности. Российские ученые предложили новую технологию, позволяющую получить монокристаллы германия особой чистоты.

11 сентября, 10:25
Александр Березин

Современная космология до недавнего времени опиралась на так называемый космологический принцип, по которому у Вселенной нет какого-то выделенного направления. И наблюдатель в любой ее точке должен видеть однородную в этом смысле картину. Астроном из Северокавказской астрофизической обсерватории показал, что это не так даже для очень древней Вселенной.

9 сентября, 22:44
Александр Березин

Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?

28 августа, 15:43
Татьяна Зайцева

Сопротивление жителей Европы самой идее употребления насекомых в пищу может иметь эволюционные корни, уходящие вглубь тысячелетий, пришли к выводу авторы нового исследования. Оказалось, предки современных европейцев ели насекомых лишь эпизодически. Кроме того, из-за генетических мутаций они плохо переваривали их экзоскелеты.

19 августа, 18:31
Александр Березин

После сокращения длины очередей и роста доступности бензина в первую неделю августа ситуация снова ухудшилась. Если с 20 июня по начало августа кризис носил в основном психологический характер, то сейчас ситуация принципиально иная: августовские атаки на НПЗ показали, что меры по усилению их противовоздушной обороны не были достаточно полными. Значит, прогноз автора Naked Science от 19 июля о том, что острая фаза кризиса закончится до конца лета, был частично неверным.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий