РАДИОЭЛЕКТРОНИКА
УДК 681.525.5
МЕТОДИКА СТРУКТУРНОГО СИНТЕЗА
НЕЙРОНОВ-ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЕЙ АНАЛОГО-ЦИФРОВОЙ
НЕЙРОСЕТИ
В.Н. Локтюхин
,
А.В. Антоненко
,
С.В. Челебаев
РГРТУ, г. Рязань, Российская Федерация
e-mail:
Представлена методика структурного синтеза нейроэлементов со слож-
ными функциями активации на крупнозернистом уровне представлния ней-
ровычислителей. Приведена многоэтапная процедура синтеза нейронов-
преобразователей, рассмотрена функциональная модель нейрона в виде сово-
купности битовых операций в нейросетевом базисе. Предложены основные
логические (структурные) схемы нейронов-преобразователей в форме операци-
онных устройств. Приведен пример синтеза нейросетевого преобразователя
“код–временной интервал” с использованием языка описания аппаратуры для
ПЛИС. Предложенные методики и технологии могут обспечить существенное
сокращение сроков разработки нейронов-преобразователей.
Ключевые слова
:
аналого-цифровая нейросеть, нейросекция, нейрон-преобра-
зователь, операционное устройство.
TECHNIQUE FOR STRUCTURAL SYNTHESIS
OF NEURONS-CONVERTERS OF ANALOG-DIGITAL NEURAL
NETWORK
V.N. Loktyukhin
,
A.V. Antonenko
,
S.V. Chelebaev
Ryazan State Radio-Engineering University, Ryazan, Russian Federation
e-mail:
A technique for structural synthesis of neuroelements with complex functions of
activation at the coarse-grained level of representation of neural computers is
presented. A multistage procedure for synthesis of neurons-converters is given, a
functional neuron model as an aggregate of bit operations in the neural-network
basis is considered. Basic logical (structural) schemes of neurons-converters are
proposed in the form of operational devices. An example of synthesis of the “code-
to-time interval” neural-network converter is given using the hardware description
language for programmed logical chips. The proposed techniques and technologies
can provide the substantial reduction in time period for development of neurons-
converters.
Keywords
:
analog-digital neural network, neural section, neuron-converter, opera-
tional device.
В настоящее время аппарат искусственных нейронных сетей (ИНС)
является эффективным средством, поддерживающим процесс форма-
лизованного синтеза устройств преобразования формы информации,
определяемых как ИНС-преобразователи [1]. Такие устройства опе-
рируют с переменными, представленными в виде частоты
f
, дли-
тельности временного интервала
τ
, периода
T
изменения сигнала,
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2013. № 4 101
