| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Busygin, A. N. | en |
| dc.contributor.author | Kuzmenko, A. Yu. | en |
| dc.contributor.author | Pisarev, A. D. | en |
| dc.contributor.author | Filippov, V. A. | en |
| dc.contributor.author | Бусыгин, А. Н. | ru |
| dc.contributor.author | Кузьменко, А. Ю. | ru |
| dc.contributor.author | Писарев, А. Д. | ru |
| dc.contributor.author | Филиппов, В. А. | ru |
| dc.date.accessioned | 2018-12-12T09:59:04Z | - |
| dc.date.available | 2018-12-12T09:59:04Z | - |
| dc.date.issued | 2016 | - |
| dc.identifier.citation | Особенности моделирования работы биоморфной нейросети на электронном устройстве с энергонезависимой памятью и низким потреблением энергии / А. Н. Бусыгин [и др.] // Вестник Тюменского государственного университета. Серия: Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика / главный редактор А. Б. Шабаров. – Тюмень : Издательство Тюменского государственного университета, 2016. – Т. 2, № 1. – С. 92-100. | ru |
| dc.identifier.issn | 2500-0888 | online |
| dc.identifier.issn | 2411-7927 | print |
| dc.identifier.uri | https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/15099 | - |
| dc.description.abstract | The article discusses the electronic device for the simulation of biomorphic neural networks which combines programmable microcontrollers and a non-volatile memristor memory, and it is compatible with a personal computer. The device is positioned as a research platform to develop the most effective architecture for a corticomorphic processor. A single-layer perceptron for the primary association of the input data and the biomorphic neural network are chosen as its initial architecture. The article discusses the features of biomorphic neural networks and their adaptation to the device. | en |
| dc.description.abstract | Для моделирования работы биоморфной нейросети изготовлено электронное устройство, сочетающее в себе программируемые микроконтроллеры и энергонезависимую мемристорную память и имеющее возможность работы совместно с персональным компьютером. Устройство позиционируется как исследовательская платформа для выработки наиболее эффективной организации кортикоморфного процессора. В качестве первоначальной архитектуры выбраны однослойный персептрон для первичного ассоциирования входных данных и биоморфная нейросеть. В статье обсуждаются особенности моделирования работы биоморфной нейросети и ее адаптации для запуска на устройстве. | ru |
| dc.format.mimetype | application/pdf | en |
| dc.language.iso | ru | en |
| dc.publisher | Издательство Тюменского государственного университета | ru |
| dc.relation.ispartof | Вестник Тюменского государственного университета. Серия: Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика. – 2016. – Т. 2, № 1 | ru |
| dc.subject | single-layer perceptron | en |
| dc.subject | pattern recognition | en |
| dc.subject | neural network | en |
| dc.subject | biological neuron model | en |
| dc.subject | нейросеть | ru |
| dc.subject | биологическая модель нейрона | ru |
| dc.subject | однослойный персептрон | ru |
| dc.subject | распознавание образов | ru |
| dc.title | Особенности моделирования работы биоморфной нейросети на электронном устройстве с энергонезависимой памятью и низким потреблением энергии | ru |
| dc.title.alternative | Features of simulation of a biomorphic neural network on electronic device with non-volatile memory and low power consumption | en |
| dc.type | Article | en |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | en |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | en |
| local.description.firstpage | 92 | - |
| local.description.lastpage | 100 | - |
| local.issue | 1 | - |
| local.volume | 2 | - |
| local.identifier.uuid | f88b578c-82f8-4921-90f4-ac21fc3cb277 | - |
| local.identifier.handle | ru-tsu/15099 | - |
| dc.identifier.doi | 10.21684/2411-7978-2016-2-1-92-100 | - |
| Appears in Collections: | Вестник ТюмГУ: Физико-математическое моделирование. Нефть, газ, энергетика
|
Skip navigation