Научный журнал ISSN 1684-8853 (печ.), ISSN 2541-8610 (эл.), doi:10.15217/issn1684-8853 English
Информационно-управляющие системы
Рецензируемое издание

КМОП-реализация обучаемого порогового логического элемента. Часть 1: Проектирование и схема обучения

Автор: В. Б. Мараховский

Цель: показать возможность реализации в КМОП-технологии, использующей современные проектные нормы, аналого-цифрового искусственного нейрона на примере построения логического порогового элемента, обучаемого сложным пороговым логическим функциям. Методы: представление нейрона макКаллока – Питса в виде отношения суммы взвешенных входов к порогу и разработка методики построения обучаемого порогового элемента, состоящего из синапсов, проводимость которых определяется входными переменными и их приведенными к порогу функции весами, накапливаемыми в процессе обучения на элементах аналоговой памяти; высокочувствительного компаратора, сравнивающего суммарную проводимость синапсов, с проводимостью p-канальной части компаратора, представляющей наибольшее возможное значение порога; трех выходных усилителей с разными значениями порогов срабатывания. Результаты: показано, что реализуемость такого обучаемого порогового элемента зависит только от величины порога и не зависит от суммы весов входов и их числа. Элемент может быть обучен реализации произвольных пороговых логических функций, порог которых не превосходит некоторой заданной величины. Рассматриваемая в статье схема элемента ориентирована на максимальное значение порога, равное 89, и может реализовать любую пороговую функцию 10 переменных. Предложена схема обучения порогового элемента, которая осуществляет параллельное формирование весов активных входов и автоматический выбор величины шага обучения. Все практические результаты в работе получены с использованием SPICE моделирования схем, построенных в КМОП-технологии 0,18 мкм. Практическая значимость: существенно расширены функциональные возможности обучаемого порогового элемента, который может быть использован в системах логического распознавания образов, а также при создании нового поколения нейрочипов.

Ключевые слова — искусственный нейрон, синапс, обучаемый пороговый логический элемент, алгоритм обучения, шаг обучения, КМОП-технология, пороговая логическая функция

УДК: 681.3
Журнал: 3(70)/2014
Рубрика: Программные и аппаратные средства