Т.Е. Михайлюк – аспирант, кафедра электроники и биомедицинских технологий, Уфимский государственный авиационный технический университет  

E-mail: realotoim@mail.ru

С.В. Жернаков – д.т.н., зав. кафедрой электроники биомедицинских технологий, Уфимский государственный авиационный технический университет  

E-mail: zhsviit@mail.ru  

Рассмотрено влияние технической среды на модель нейрона. Приведена модель обучаемого булевого базиса. Разработана модель вентильной нейронной сети с обучаемым скрытым слоем. Описан способ ее встраивания в архитектуру аппаратной нейронной сети. Получено минимальное число элементов скрытого слоя, требуемых для произвольного отображения в n-мерном булевом пространстве.

1. Михайлюк Т.Е., Жернаков С.В. Модель вентильной нейронной сети и алгоритм ее обучения // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2017. № 3. С. 27–33.
2. Михайлюк Т.Е., Жернаков С.В. Повышение эффективности использования ресурсов микросхемы ППВМ при реализации нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. № 11. С. 30–39.
3. Яблонский С.В. Введение в дискретную математику: Учеб. пособие для вузов. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Наука. 384 с.
4. Галушкин А.И. Нейроматематика. Кн. 6: Учеб. пособие для вузов. М.: ИПРЖР. 2002. 448 с.