Купить статью

Проектируется нейросетевая структура, основанная на способности определенного класса вычислителей к рекомбинации внутренних ресурсов с целью получения нейроморфных элементов для решения практических задач. Представлен подход для разработки структуры композиционного материала с управляемой локальной проводимостью с возможностью образования объемных неоднородностей, способных реагировать и оказывать влияния на внешние электростатические воздействия. Проведено исследование процесса объединения микрочастиц метаматериала в устойчивые скопления, пригодные для моделирования процессов, происходящих при обработке информации в естественных нейронных образованиях. Исследована эффективность использования в качестве обучаемой структуры проводящих переходов между формируемыми в объеме субстрата нейроморфными скоплениями, в которых возможно длительное энергонезависимое хранение в изменяемых элементах информации об обучающей выборке. В статье предложен способ преобразования информации, основанный на манипулировании электростатическим воздействием при его прохождении через слоистые структуры. Выполнен анализ реакции на входное воздействие, производимое не путем распространения сигнала через проводящие элементы с переменной проводимостью, а посредством прохождения энергетического воздействия через ограниченный объем метаматериала. Основываясь на этом, реализована массивно-параллельная обработка информации с реализацией механизма объединения мнений независимых нейросетевых скоплений, оказывающих влияние на принятие итогового решения. Предложенный в статье способ распространения воздействий в такой среде значительно упрощает процесс добавления элементов в нейронную сеть. Отсутствие прямой электрической связности позволяет увеличивать количество новых вычислительных элементов без значительной перестройки проводящих сред. Процесс преобразования входной информации с применением модифицированного дельта-кодирования предотвращает преждевременный износ элементов сети.