ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







يجب تسجيل الدخول أولا

تصنيف الرقائق العصبية وتطبيقاتها المادية في معالجة المعلومات والتحكم الآلي

العنوان بلغة أخرى: Neurochips Classification and its Hardware Implementation in Information Processing and Automation Control
المصدر: مجلة الجامعة الوطنية
الناشر: الجامعة الوطنية
المؤلف الرئيسي: حلبة، يوسف يحيى (مؤلف)
المجلد/العدد: ع22
محكمة: نعم
الدولة: اليمن
التاريخ الميلادي: 2023
الشهر: مارس
الصفحات: 143 - 166
DOI: 10.46514/1971-000-022-004
ISSN: 2519-6022
رقم MD: 1399269
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EduSearch, HumanIndex
مواضيع:
كلمات المؤلف المفتاحية:
التصنيف | الرقائق العصبية | المعمارية | التطبيق العتادي | معالجة المعلومات | التحكم الآلي | Classification | Neurochips | Architecture | Hardware Implementation | Information Processing | Automation Control
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

10

حفظ في:
المستخلص: تطورت التطبيقات المادية للشبكات العصبية على شكل رقائق بشكل واسع النطاق في السنوات القليلة الماضية، مما أدى إلى ظهور رقائق عصبية مبنية على أساس منطقي عصبي بمختلف المعماريات والطرق باستخدام تكنولوجيات ووسائل تصميم مختلفة ولهذا أصبح من الضروري تنظيمها ودراسة معماريتها وتصنيفها وتحديد مجالات استخداماتها وتطبيقاتها. في هذا البحث تم تصنيف الرقائق العصبية على أساس وسيلة نقل المعلومات ومعمارية النظام الوظيفية وغرض الاستخدام ونوع الإشارة وقابلية أوزان الشبكة العصبية للتكيف. يمتاز هذا التصنيف عن غيره بالبساطة والوضوح والدقة والعمومية حيث اعتمد لتحقيق المعايير المذكورة على الطرق المعمارية للتطبيقات المادية العصبية ومبادئ بناء القاعدة العناصرية المكونة للشبكة العصبية وتكنولوجيا التنفيذ وطرق تصميم الرقائق العصبية. كما تم عرض ومناقشة بعض تطبيقات هذه الرقائق العصبية في حقل معالجة المعلومات والتحكم الآلي.

The neurohardware implementation has undergone rapid development during the last few years. In this paper, the novel neurochips classification is proposed. The neurochips are classified by the information transmission methodology, functionality system architecture, usage purpose, signal types, and neural Networks weights adaptable. This paper presents an overview of different types of neurohardware implementation and discuses a few example architectures and designs within industries and academia in the Information Processing and Automation Control fields. The proposed neurochips classification differing of an another various classification proposed in the literature by simplicity, brightness, precisely, and generality properties. It based on architectural approaches of neurohardware implementation, principles of Neural Networks element base construction, realization technology, and design methodology of the neurochips.

ISSN: 2519-6022