Настоящее изобретение относится к компьютерным системам, основанным на биологических моделях.The present invention relates to computer systems based on biological models.
Из предшествующего уровня техники известна электрическая схема нейрона, включающая операционный усилитель и симулирующая переходную характеристику биологического нейрона US 3476954, G06g 7/12, H03k 19/08, 19/12 4.11.1969.From the prior art, an electrical circuit of a neuron is known, including an operational amplifier and simulating a transition characteristic of a biological neuron US 3476954, G06g 7/12, H03k 19/08, 19/12 11/4/1969.
Наиболее близкой к заявленному техническому решению является схема нейрона US 20020167332 A1, H03k 19/23, 14.11.2002.Closest to the claimed technical solution is the neuron circuit US 20020167332 A1, H03k 19/23, 11/14/2002.
Задача, на решение которой направлено заявленное техническое решение, заключается в создании компактной реализации искусственного нейрона. Данная задача достигается за счет того, что она содержит один или более "синапс" и одно "тело нейрона", "синапс" содержит входной коэффициент преобразования напряжения, выполненный на резистивном делителе нелинейный элемент преобразования напряжения в ток, выполненный на одном транзисторе при положительном коэффициенте преобразования или трех транзисторах при отрицательном коэффициенте преобразования, "тело нейрона" содержит элемент преобразования тока в напряжение, выполненный на токовом зеркале и параллельно включенных резисторе и транзисторе. The problem to which the claimed technical solution is directed is to create a compact implementation of an artificial neuron. This task is achieved due to the fact that it contains one or more "synapses" and one "neuron body", the "synapse" contains an input voltage conversion coefficient, a nonlinear voltage-to-current conversion element performed on a resistive divider, performed on a single transistor with a positive coefficient conversion or three transistors with a negative conversion coefficient, the "body of the neuron" contains an element of the conversion of current into voltage, performed on the current mirror and parallel connected resistor and ranzistore.
Техническим результатом, обеспечиваемым приведенной совокупностью признаков, является меньший размер схемы за счет меньшего числа транзисторов. The technical result provided by the given set of features is a smaller circuit size due to the smaller number of transistors.
Фиг. 1 содержит функциональную схему аппаратной реализации искусственного нейрона.FIG. 1 contains a functional diagram of a hardware implementation of an artificial neuron.
Фиг. 2 содержит принципиальную схему аппаратной реализации искусственного нейрона.FIG. 2 contains a schematic diagram of a hardware implementation of an artificial neuron.
Аппаратная реализация искусственного нейрона включает "синапс" 1, 2 и "тело нейрона" 3. "Синапс" содержит входной преобразователь напряжения и преобразователь напряжения в ток. "Синапс" может быть как с отрицательным 1 так и положительным 2 коэффициентом преобразования. Входные резисторы 4 и 5 соединены с входом схемы с одной стороны и резисторами 6 и 7 образующими преобразователь напряжения с другой стороны. В случае отрицательного коэффициента преобразования, транзистор 8 и токовое зеркало 9, 10 образуют преобразователь напряжения в ток. В случае положительного коэффициента преобразования, транзистор 11 образует преобразователь напряжения в ток. Линия 12 соединяет все преобразователи напряжения в ток и суммирует токи, передавая их на преобразователь тока в напряжения, образованный токовым зеркалом 13, 14 и параллельно включенными резистором 15 и транзистором 16. В случае, когда две схемы включаются последовательно, резистор 15 первой схемы может служить резистором, формирующим входной коэффициент преобразования следующего нейрона. Схема может состоять минимум из одного «синапса» с положительным входным коэффициентом преобразования напряжения 2 и любого количества «синапсов» с отрицательным входным коэффициентом преобразования 1, в том числе схема может иметь несколько синапсов разных типов. Тело нейрона 3 при этом всегда одно. Полученное напряжение снимается выхода 17 схемы. Аппаратная реализация искусственного нейрона работает следующим образом: входные напряжения поступают на входы схемы, преобразователь напряжения преобразует их на требуемый коэффициент, преобразованное напряжение поступает на вход преобразователя напряжения в ток, после чего полученный ток суммируется с токами из других преобразователей напряжения в ток и поступает на вход преобразователя тока в напряжение, где преобразуется в выходное напряжение. Аксоны и тело нейрона имеют нелинейный коэффициент преобразования.The hardware implementation of an artificial neuron includes a “synapse” 1, 2 and a “neuron body” 3. The “synapse” contains an input voltage converter and a voltage to current converter. A synapse can be either a negative 1 or a positive 2 transform coefficient. Input resistors 4 and 5 are connected to the input of the circuit on the one hand and resistors 6 and 7 form a voltage converter on the other hand. In the case of a negative conversion coefficient, the transistor 8 and the current mirror 9, 10 form a voltage to current converter. In the case of a positive conversion coefficient, the transistor 11 forms a voltage to current converter. Line 12 connects all the voltage-to-current converters and summarizes the currents, transferring them to the current-to-voltage converter, formed by the current mirror 13, 14 and connected in parallel by the resistor 15 and the transistor 16. In the case when two circuits are connected in series, the resistor 15 of the first circuit can serve a resistor forming the input transform coefficient of the next neuron. A circuit can consist of at least one “synapse” with a positive input voltage conversion coefficient 2 and any number of “synapses” with a negative input conversion coefficient 1, including a circuit that can have several synapses of different types. The body of neuron 3 is always the same. The resulting voltage is removed output 17 of the circuit. The hardware implementation of an artificial neuron works as follows: the input voltages go to the inputs of the circuit, the voltage converter converts them to the required coefficient, the converted voltage goes to the input of the voltage to current converter, after which the received current is added to the currents from other voltage to current converters and fed to the input a current to voltage converter, where it is converted to output voltage. The axons and the body of the neuron have a non-linear transformation coefficient.