и использовать выход ZÑt.
Этот второй, запрограммированный в соответствии с (73) БНМ назовем модулем временной суммации. Реализуемый им алгоритм имеет вид:
Если теперь использовать приращения ViÑt=Ñyi из алгоритма (72) модуля пространственной суммации в качестве приращений Ñg1i=Ñyi для алгоритма (74) модуля временной суммации, а также учесть, что в алгоритме (74) из приращений Ñyi формируются величины yi , то на выходе ZÑt БНМ временной суммации получим выходные приращения динамического ЦНП, у которого b=k=1. В дальнейшем с целью упрощения анализа будем полагать, что если не сделаны специальные оговорки, то равенство b=k=1 выполняется автоматически.
Таким образом, отдельный БНМ действительно может работать в режиме формального нейрона, пространственного и временного сумматора. Структурная схема такого БНМ показана на рис. 21. Из рисунка видно, что в общем случае модуль содержит N синаптических блоков, каждый из которых состоит из умножителя Мнj , регистра Рг gj синаптического веса g j и двухвходового сумматора Смj, суммирующего значения весовых коэффициентов gji с их приращениями Ñgji. На первые входы умножителей Мн j поступают входные воздействия xj(i-1)Ñt с выходов других БНМ или от периферийного оборудования, связанного с внешней средой. Произведения gji(xj(i-1)Ñt) суммируются многовходовым пространственным сумматором См(N+1) и в виде результирующей величины ViÑt поступают на выход модуля, а также на вход квантователя Кв.
Следует отметить, что при n–разрядных синаптических весах gji и n–разрядных входных воздействиях xj(i-1)Ñt произведения gji(xj(i-1)Ñt) и их сумма ViÑt будут содержать 2n двоичных разрядов. Очевидно, что с выхода БНМ эти 2n–разрядные величины могут подаваться лишь на дополнительные входы rj расширения многовходового сумматора См(N+1) в качестве слагаемых и не могут использоваться ни в качестве приращений Ñgji , ни в качестве сомножителей (xj(i-1)Ñt) на входах Мнj. Поэтому для согласования разрядностей величин ViÑt с разрядностью приращений Ñgji и разрядностью входных воздействий xj(i-1)Ñt используется квантователь Кв, реализующий зависимость
где ViÑt – квантованные значения ViÑt, содержащее n ее старших разрядов; Oi – остаток квантования, содержащий nмладших разрядов той же суммы ViÑt.
Для уменьшения погрешности квантования величин ViÑt остатки Oi при квантовании по алгоритму (75) не отбрасываются, а учитываются в соответствии с алгоритмом
где Oi-1 – остаток квантования суммы Vi-1Ñt в предыдущий (i-1)–й момент времени ti.
Учитывая последнее соотношение, а также то, что выходной блок (ВБ) модуля формирует значения выходной функции ZiÑt, переформулируем алгоритм (69) БНМ следующим образом:
где gij - n-разрядное значение синаптического веса j-го входа БНМ в i-й момент дискретного времени t; Ñgji – n-разрядное приращение синаптического веса j-го входа; ViÑt – 2n-разрядная неквантованная сумма на выходе сумматора См(N+1); xj(i-1)Ñt – n-разрядные приращения входных воздействий; rji – величины, поступающие на входы rj сумматора См(N+1) с выходов ViÑt других нейроподобных модулей; ViÑt – n-разрядные квантованные значения величин ViÑt.
Выходные функции алгоритма (77) формируются выходным блоком ВБ модуля. Этот блок сравнительно прост, и по количеству используемого оборудования (совместно с оборудованием квантователя Кв, работающего по алгоритму (76)) примерно соответствует оборудованию ОБСБ синаптического блока. Иначе говоря, можно считать, что объем оборудования ОББНМ нейроподобного модуля может быть оценен соотношением
Условное графическое обозначение БНМ показано на рис. 22. Используя данное обозначение, представим схему цифрового нейроподобного процессора так, как это показано на рис. 23. Информационные процессы, протекающие в данной схеме, могут быть описаны следующей системой разностных уравнений:
где Q – порог моделируемого воздействия; a – параметр, характеризующий инерционные свойства нервной клетки.
Сравнивая уравнения системы (79) с математическим описанием информационных процессов в цифровой модели нейрона, найдем, что относительно выходной функции Zi+1Ñt система (79) действительно совпадает с алгоритмом нейропроцессора динамического типа. Относительно выходной функции Zi+1 отдельный БНМ работает в режиме обычного формального нейрона.
Скачать реферат
