Імпульсний нейронний елемент на стабілітроні

Abstract

У даній роботі проведено дослідження та запропоновано нову спрощену схему моделінейронного елемента, а також проведено перевірку на відповідність пропонованої схеми моделі нейрону до математичної моделі LIF-нейрону. Для створення схеми моделі нейронного елементу було використано середовище моделювання NI Multisim, а для відображення математичної моделі, відповідно, середовище CSIM. Проведене дослідження комп’ютерної моделі запропонованої схеми нейронного елемента на стабілітроні показує, що його передатна характеристика адекватна передатній характеристиці LIF-нейрону з великою точністю. Запропонована схема нейронного елемента може використовуватися для побудови апаратних реалізацій імпульсних нейронних мереж з великою кількістю елементів.

В данной работе проведено исследование и предложено новую упрощенную схему модели нейронного элемента, а также проведена проверка на соответствие предлагаемой схемы модели нейрона к математической модели LIF-нейрона. Для создания схемы модели нейронного элемента было использовано среду моделирования NI Multisim, а для отображения математической модели, соответственно, среду CSIM. Проведенное исследование компьютерной модели предложенной схемы нейронного элемента на стабилитроне показывает, что его передаточная характеристика адекватна передаточной характеристике LIF-нейрона с большой точностью. Предложенная схема нейронного элемента может использоваться для построения аппаратных реализаций импульсных нейронных сетей с большим количеством элементов.

In current worka research was held anda new simplified circuit model of neural element was proposed as well as verification for correspondence of the proposed neuron model scheme with the mathematical model of LIF-neuron. A simulation environment NI Multisimwas used for the creation of neural element scheme model and the environment CSIM was usedfor the mathematical modeldisplaying.The performed research of computer model for the proposed scheme of neural element created usingzener diodeshows that itstransmitting characteristic is adequate to according characteristic of the LIF-neuronwith great accuracy. The proposed neural element scheme can be used to construct hardware implementations of spiking neural networks with a large number of elements.