sitemap
Наш сайт использует cookies. Продолжая просмотр, вы даёте согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь с нашей Политикой Конфиденциальности
Согласен
Поиск:

Вход
Архив журнала
Журналы
Медиаданные
Редакционная политика
Реклама
Авторам
Контакты
TS_pub
technospheramag
technospheramag
ТЕХНОСФЕРА_РИЦ
© 2001-2025
РИЦ Техносфера
Все права защищены
Тел. +7 (495) 234-0110
Оферта

Яндекс.Метрика
R&W
 
 
Вход:

Ваш e-mail:
Пароль:
 
Регистрация
Забыли пароль?
Книги по нанотехнологиям
Пантелеев В., Егорова О., Клыкова Е.
Суминов И.В., Белкин П.Н., Эпельфельд А.В., Людин В.Б., Крит Б.Л., Борисов A.M.
Другие серии книг:
Мир материалов и технологий
Библиотека Института стратегий развития
Мир квантовых технологий
Мир математики
Мир физики и техники
Мир биологии и медицины
Мир химии
Мир наук о Земле
Мир электроники
Мир программирования
Мир связи
Мир строительства
Мир цифровой обработки
Мир экономики
Мир дизайна
Мир увлечений
Мир робототехники и мехатроники
Для кофейников
Мир радиоэлектроники
Библиотечка «КВАНТ»
Умный дом
Мировые бренды
Вне серий
Библиотека климатехника
Мир транспорта
Мир фотоники
Мир станкостроения
Мир метрологии
Мир энергетики
Книги, изданные при поддержке РФФИ
Тег "мемристорно-диодный кроссбар"
Наноиндустрия #1/2021
С.Ю.Удовиченко, А.Д.Писарев, А.Н.Бусыгин, А.Н.Бобылев
Биоморфный нейропроцессор – прототип компьютера нового поколения, являющегося носителем искусственного интеллекта. Часть 2
DOI: 10.22184/1993-8578.2021.14.1.68.79 Во входном и выходном устройствах биоморфного нейропроцессора происходят первичная и конечная обработка информации. Представлены результаты по сжатию на входе цифровой информации и ее кодированию в импульсы, а также по декодированию информации об активации нейронов на выходе в цифровой двоичный код. Представлена реализация аппаратной нейросети процессора на основе оригинальной биоморфной электрической модели нейрона. Приведены результаты SPICE-моделирования и экспериментального исследования процессов обработки сигналов в режимах маршрутизации выходных импульсов нейронов на синапсы других нейронов в логической матрице, скалярного умножения матрицы чисел на вектор, а также ассоциативного самообучения в запоминающей матрице. Впервые продемонстрирована генерация новой ассоциации (нового знания) как в компьютерном моделировании, так и в изготовленном мемристорно-диодном кроссбаре, в отличие от само­обучения в существующих аппаратных нейросетях с синапсами на базе дискретных мемристоров.
Наноиндустрия #5/2018
С.Удовиченко, А.Писарев, А.Бусыгин, О.Маевский
Нейропроцессор на основе комбинированного мемристорно-диодного кроссбара
В работе представлена концепция автономного аппаратного средства – нейропроцессора, на котором могут базироваться как нейросети на простых нейронах, используемые в информационных технологиях, так и биоморфная нейросеть для моделирования работы кортикальной колонки человеческого мозга. Нейропроцессор как вычислительное устройство матрично-векторных операций включает в себя логическую и запоминающую матрицы, построенные на основе комбинированного мемристорно-диодного кроссбара. Предложены функциональная схема нейропроцессора, а также электрические схемы запоминающей и универсальной логической матриц. Последняя в качестве программируемой логической матрицы выполняет умножение матрицы на вектор путем последовательных конъюнкций с инверсией; в качестве коммутатора направляет выходные импульсы нейронов на синапсы других нейронов; в качестве части входного устройства нейропроцессора реализует первичную обработку сигнала в цифровом режиме с помощью умножения матрицы на вектор, преобразуя входные данные в нужный формат; в качестве части выходного устройства осуществляет сжатие информации с помощью того же умножения для передачи в интерфейсный блок. SPICE-моделирование основных узлов нейропроцессора, показало высокую энергоэффективность предложенных матриц. УДК 004.33; ВАК 05.27.01; DOI: 10.22184/1993-8578.2018.84.5.344.355
Разработка: студия Green Art