КМОП-реализация обучаемого порогового логического элемента. Часть 2. Результаты моделирования и реализуемость
Ключевые слова:
искусственный нейрон, синапс, обучаемый пороговый логический элемент, алгоритм обуче- ния, шаг обучения, КМОП-технология, пороговая логическая функцияАннотация
Цель: показать возможность реализации в КМОП-технологии, использующей современные проектные нормы, ана-
лого-цифрового порогового логического элемента, обучаемого сложным пороговым логическим функциям, и определить
границы реализуемости. Методы: SPICE-моделирование процессов обучения порогового элемента сложным порого-
вым функциям и процессов поддержания его элементов аналоговой памяти в обученном состоянии. Результаты: по-
казано, что для экспериментов по обучению порогового элемента в наибольшей степени подходят пороговые функции,
представимые в виде схемы Горнера, так как они при высокой сложности обладают наиболее короткими проверочными
последовательностями. Пороговый элемент, изготовленный в КМОП-технологии 0,18 мкм, в пределе может быть обучен
любой пороговой функции с порогом, не превышающим 144. К таким функциям относятся все пороговые функции
11 переменных и множество функций большего числа переменных. Практическая значимость: существенно расши-
рены функциональные возможности обучаемого порогового элемента, который может быть использован в системах
логического распознавания образов, а также при создании нового поколения нейрочипов.
