Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Тюменские физики обучили нейронную сеть ассоциативному самообучению
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.
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.
Telegram 
Дзен 
VK От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
В Олдувайском ущелье на севере Танзании ученые обнаружили скелет слона возрастом 1,78 миллиона лет, а рядом с ним — необычные для того времени каменные орудия. Авторы нового исследования полагают, что им удалось найти древнейшее место разделки гигантской добычи.
На юге Африки ученые обнаружили коллекцию небольших каменных стрел. С виду — обычные артефакты древнего человека. Но современные технологии позволили выявить их смертельный секрет. Эти наконечники, которым почти 60 тысяч лет, сохранили следы яда. Авторы нового исследования пришли к выводу, что древние охотники стали использовать яды намного раньше, чем считала наука.
На юге Африки ученые обнаружили коллекцию небольших каменных стрел. С виду — обычные артефакты древнего человека. Но современные технологии позволили выявить их смертельный секрет. Эти наконечники, которым почти 60 тысяч лет, сохранили следы яда. Авторы нового исследования пришли к выводу, что древние охотники стали использовать яды намного раньше, чем считала наука.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Ученые десятилетиями ищут кости мамонтов, которые, по данным генетиков, могли дожить на материке до бронзового века. Очередная потенциальная находка с Аляски, считавшаяся остатками мамонтов, после проверки оказалась костями китов, умерших около двух тысяч лет назад.
На скалистых берегах аргентинской Патагонии разворачивается настоящая драма. Магеллановы пингвины, долгое время чувствовавшие себя в безопасности на суше в своих многотысячных колониях, столкнулись с новым и беспощадным врагом. Их извечные морские страхи — касатки и морские леопарды — теперь блекнут перед угрозой, пришедшей из глубины материка. Виновник переполоха — грациозный и мощный хищник, недавно вернувшийся на эти земли после долгого изгнания.
Среди самых интригующих открытий космического телескопа «Джеймс Уэбб» — компактные объекты, получившие название «маленькие красные точки». Их видели только в самых дальних уголках Вселенной. Большинство возникло в первый миллиард лет после Большого взрыва, и ученые предполагали, что такие источники представляют собой небольшие компактные галактики. Однако международная команда астрономов пришла к иному выводу. Они предположили, что на самом деле «маленькие красные точки» — черные дыры, окруженные массивной газовой оболочкой.
Ученые задались вопросом: почему два расположенных по соседству спутника Юпитера такие разные, ведь на Ио повсеместно извергаются вулканы, а Европа полностью покрыта многокилометровой коркой льда. Есть версия, что Ио когда-то тоже была богата водой, но по итогам недавнего исследования это сочли неправдоподобным.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно