12.2. Функций биологического нейрона

Биологический нейрон обладает рядом свойств, которые желательно произвести в искусственном нейроне. Это такие свойства:

1. Он должен хранить информацию. Иначе говоря, иметь память.

2. Обладать свойством: перестраивать структуру своей памяти в процессе работы.

3. Иметь два множества входных сигналов: устанавливающих x(t) – возбуждающих сигналов и перестраивающих структуру подмножеств памяти е(Δ), при которых запоминаются установленные состояния – тормозящих сигналов.

4. Обладать некоторым множеством переходов: однозначных, укрупненных, вероятностных и нечетких.

5. Иметь возможность связаться с одним из нейронов, что составляет 104976 состояний схем памяти.

6. Обладать свойствами самоконтроля. Иначе говоря, при катастрофических отказах самостоятельно отключаться. При некатастрофических отказах сужать количество возможных связей с другими нейронами.

Работа биологического нейрона полностью не исследована. Появляются информации, что он запоминает большое количество информации. Например, один нейрон способен запомнить и восстановить информацию полета космонавтов на Луну. Кроме этого, в работах Андрея Викторовича Никитина высказывается мысль, что нейрон представляет собой сложную биологичес-кую машину, выполняющую множество функций, а не только переход из одного состояния в другое [8–9].

Несмотря на неполное понимание функций биологического нейрона, все же мы беремся за его создание на уровне известных его свойств, которые расширяют работы по нейронам фирмы IBM средствами автоматного непрерывного времени и схемами автоматной памяти.

12.3. Общие принципы проектирования одного разряда искусственного нейрона на многоуровневых схемах памяти

Рассмотрим общие принципы проектирования N-уровневых устройств памяти класса L_N на МФСП.

N-уровневые схемы памяти (N ≥ 3) с многофункциональной системой организации будем отождествлять с одним нейроном. Эта МУСП способна работать как элементарный многофункциональный автомат Мараховского 2-го и/или 3-го рода. Как было рассмотрено ранее, эти схемы памяти способны работать в детерминированном, вероятностном и нечетком режимах.

В состав N- уровневой МУСП класса L_N входит управляемая МФСП и (N-1)-уровневый многофункциональный автомат стратегии , который состоит из управляемой МФСП и (N-2)-уровневого многофункцио-нального автомата стратегии , ит.д. до тех пор, пока многофункциональ-ный автомат стратегии не станет одноуровневым.

Свободные входы n_j БА_j (логических элементов ИЛИ-НЕ) МФСП (j = 2, 3, …, N) и многофункционального автомата стратегии соединены с входными устанавливающими шинами j (j = 2, 3, …, N).

Для уменьшения межгрупповых связей в МФСП выходы БА только i-ых группах, в которых БА > 1, соединяются с входами БА остальных групп через логический элемент ИЛИ (рис. 12.2).

Рис. 12.2. МФСП с объединенными входами элементов в каждой группе

Каждый (N-1)-уровневый автомат стратегии снабжается комбина-ционной схемой выходов , состоящей из N-входовых элементов И. Входы элементов И автомата соединяют с выходами БА_i i-ых групп, в которых количество БА_i = 1, или с выходами элементов ИЛИ i-ых групп, где БА_i > 1 в МФСП. Каждый вход элемента И соединяют с выходом одной из МФСП (N-1)-уровневого автомата стратегии , реализуя функцию выхода автомата . Выходы элементов И автомата соединяют соответствующим образом со свободными входами БА_i управляемой МФСП тех i-ых групп, в которых количество БА_i > 1.

Один вход каждого элемента И всех (N-1) комбинационных схем (j = 1, 2, …, N-1) автоматов стратегии с управляющим входом , который разрешает взаимосвязь МФСП с автоматом .

Число элементов И схемы необходимым числом сохраняющих е(Δ) входных сигналов МФСП по соотношению:

≥ – 1 (12.1)

где – число элементов И схемы ;

– число е(Δ) входных сигналов МФСП .

Само же число элементов И определяется произведением чисел групп i-ых МФСП , входящих в автомат стратеги .

Полузакрытая N-уровневая структура МУСП изображена на рис. 12.3, а открытая N-уровневая структура – на рис. 12.4.

При использовании элементов ИЛИ для реализации связей между группами в МФСП (рис. 12.3) минимальная задержка сигнала, необходимая для запоминания состояния, соответственно увеличивается с 2τ_э до 3τ_э.

Минимальная задержка, необходимая для формирования выходных сигналов автоматов стратегии с учетом комбинационных схем выходов , тоже соответственно увеличивается до 3τ_э. Из структуры N-уровневая структура МУСП (рис. 12.3) видно, что ее быстродействие понижается на задержку одного логического элемента по сравнению с быстродействием RS-тригге-ра, что представляет собой малую величину времени, соизмеримую с разбросом величина задержки одного элемента.

Рис. 12.3. Полузакрытая структура МУСП

Число M_N запоминаемых состояний N-уровневой структуры МУСП определяется произведением чисел m_j групп БА каждой j-й (j = 1, 2, …, N) МФСП .

M_N = (12.2)

Работа N-уровневой структуры МУСП зависит от значений управляю-щих входов . При значении всех =1 N-уровневая память работает как единый M_N устойчивый элемент в детерминированном, вероятностном и нечетком режимах. При всех =0 N-уровневая структура элемента преобра-зуется в N-разрядный параллельный регистр, каждый j-й разряд которого способен запоминать m_j состояний.

Рис. 12.4. Открытая структура МУСП

При организации структуры N-уровневой памяти можно сократить чис-ло межуровневых связей за счет использования в каждой комбинационной схеме I_j соединений из комбинационной схемы I_j-1 (рис. 12.4). При такой организации число входов элементов И во всех комбинационных схемах I_j выходов не превышает трех, а число элементов в каждой j-й комбинационной схеме равно числу M_j запоминаемых состояний автомата стратегии , что на один элемент И в каждой схеме I_j выходов больше, чем в предыдущей N-уровневой схеме.

Рис. 12.5. Модифицированная структура МУСП

В модифицированной N-уровневой памяти (рис. 12.5) максимальная задержка τ_зад выходного сигнала автомата стратегии увеличивается и определяется по формуле:

τ_зад = N τ_э (12.3)