В современных системах автоматизированного проектирования ши

Рис. 4.2.
Структурная модель 

---

105
затвор одним из двух методов (зависит от типа ячейки): методом инжекции 
электронов или методом туннелирования электронов. Стирание содержи-
мого ячейки (снятие заряда с плавающего затвора) производится методом 
туннелирования. Как правило, наличие заряда на транзисторе понимается 
как логический «ноль», а его отсутствие – как логическая «единица». 
Искусственная нейронная сеть работает следующим образом (рис. 
4.3). Адаптивный сумматор 1, имеющий 
n 
+ 1 вход и получающий на 0 
вход постоянный сигнал, вычисляет скалярное произведение вектора 
входного сигнала 
χ
5
на вектор параметров 
α 
. Нелинейный преобразователь 
сигнала 2
 
получает скалярный входной сигнал 
χ
5
, и переводит его в 
φ
(
χ
). 
Точка ветвления 3 служит для рассылки одного сигнала по нескольким ад-
ресам, она получает скалярный входной сигнал 
χ
5
, и передает его всем 
своим выходам. Стандартный формальный нейрон составлен из входного 
сумматора1, нелинейного преобразователя 2 и точки ветвления 3 на выхо-
де. Линейная связь – синапс 4 умножает входной сигнал на вес синапса 
α
. 
Рис. 4.3.
Искусственная нейронная сеть 

---

106
Нелинейным преобразователем 2 являются квантовые точки 6. Точкой 
ветвления 3 является узел 7 выполненный из углеродных нанотрубок 8. Си-
напс представляет собой отдельно взятый переход одного наличествующе-
го или отсутствующего заряда на плавающем затворе, который кодирует 
один бит информации 5 под действием туннелирования электронов 9. 
Применение предложенной модели технического решения искусст-
венной нейронной сети позволяет снизить физические габариты при реали-
зации наноэлектронных схем и компонентов, что связанно с повышением 
производительности системы [102].