|
Эта СБИС получила распространение в экспериментах физики высоких энергий. СБИС ETANN 80170NX содержит 64 входа и 64 нейрона (пороговый усилитель с сигмоидной передаточной функцией). Каждый вход соединен с 64 синапсами. Передаточная функция нейрона в СБИС близка к сигмоиде f (z) = [2/(1+ e -s z )], где усиление s (параметр наклона может) изменяться.
Усиление передаточной функции определяет чувствительность нейрона. Низкое значение усиления позволяет интерпретировать выход нейрона как аналоговый, а высокое - как цифровой. Максимальное значение выхода нейрона также задается. Веса ограничены интервалом (-2.5,2.5). Скорость прохождения сигнала по одному слою зависит от усиления и примерно равна 1.5 мкс, что и определяет быстродействие. Точность выполнения операций примерно эквивалентна 6 бит, быстродействие - 1,3... 109 переключений/с.
Обучение выполняется методом обартного распространения ошибок с помощью Intel Neural Network Training System (INNTS), работающей на компьютере i486. Применяемое системное окружение представляет собой специальную версию пакета DynaMind. Обучение выполняется до получения приемлемого уровня ошибки выхода сети, и после достижения удовлетворительной работы веса загружаются в СБИС. Для реальной работы такого обучения недостаточно, так как программа симуляции не может точно смоделировать аналоговую работу СБИС. и, например, не отслеживает флуктуации в передаточной функции каждого нейрона. Поэтому следующий этап обучения представляет собой так называемый chip-in-loop (CIL) training, когда после каждого цикла веса записываются в СБИС, и выход сети непосредственно используется в процессе обучения.
Поскольку ETANN представляет собой аналоговую СБИС, то для ее надежной работы важны стабильные внешние условия. Специально сконструированный для этого модуль обеспечивает низкую пульсацию источника питания <5мВ (напряжение питания 5В) и температурную стабильность при 18, D T < 1 (потребляемая мощность ETANN 5Вт).
Дата добавления: 2015-09-05; просмотров: 62 | Нарушение авторских прав
<== предыдущая страница | | | следующая страница ==> |
Применение ПЛИС для построения нейросред. | | | СБИС CLNN32/CLNN64 фирмы Bellcore. |