его амплитуды (напряжения
U
или тока
I
), число-импульсного (
n
)
или позиционного (
N
) кода, и представляют собой аналого-цифровую
нейросеть, процессорными элементами которой являются нейроны-
преобразователи (НП). Под НП понимается математический нейрон
с гибридной формой представления информации и возможностью
ее преобразования с совмещением выполнения математической опе-
рации.
В известных публикациях [2–5] освещены в основном вопросы
синтеза линейных аналого-цифровых преобразователей, базирующих-
ся на применении однобитовых нейронов с пороговой функцией ак-
тивации и, соответственно, мелкозернистого уровня описания разра-
батываемых устройств. Вместе с тем, при создании нейросетевых
функциональных преобразователей информации (ФПИ) целесообраз-
но применять
k
-битовые (
k >
1
) процессорные нейроэлементы, к ко-
торым относятся: паде-нейроны, квадратичные нейроны, нейроны с
линейной, степенной, сигмоидной функциями активации и др. Это
позволяет при меньшем числе нейроэлементов, но с более сложными
функциями активации, обеспечить воспроизведение различных нели-
нейных зависимостей, сократить время обучения ФПИ [6]. Однако
проблема структурного синтеза
k
-битовых нейроэлементов со слож-
ными функциями активации при аппаратной реализации нейросетевых
ФПИ до настоящего времени еще не решена.
Цель работы — разработка методики структурного синтеза тако-
го вида нейронов на крупнозернистом уровне представления ИНС-
устройств, которая позволит формализовать формирование логиче-
ских (структурных) схем нейронов ИНС-преобразователей на основе
типовых узлов и элементов вычислительной техники (ВТ).
Достичь указанной цели можно на основе нейросетевой техноло-
гии описания функционирования НП, позволяющей найти последова-
тельность достаточно формализованных приемов получения логиче-
ской схемы, которые составляют содержание методики структурного
синтеза НП (в том числе на языке описания аппаратуры). При этом це-
лесообразно НП интерпретировать в виде операционного устройства
(ОУ), выполняющего совокупность операций нейросетевого базиса,
каждой из которых соответствует специфический узел (например, для
цифровой ВТ — это регистр, счетчик, сумматор, схема сравнения и
др.). Представление НП в виде ОУ позволяет также применять извест-
ные приемы синтеза [7] для получения логической схемы нейрона.
Поскольку для задачи синтеза преобразователей формы информации
ОУ представляет собой аналого-цифровое (гибридное) устройство, то
данное обстоятельство предопределяет существенную новизну в со-
здании методики его синтеза.
102 ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2013. № 4
