KIP publications

 
year 2007
author(s) Boris Ostendorf
title Charakterisierung eines Neuronalen Netzwerk-Chips
KIP-Nummer HD-KIP 07-12
KIP-Gruppe(n) F9
document type Diplomarbeit
Abstract (de)

In der vorliegenden Arbeit werden Teile des neuronalen Netzwerkchips Spikey auf Funktionstüchtigkeit untersucht. Spikey ist ein VLSI ASIC und implementiert ein pulskodiertes Neuronales Netzwerk mit 384 Neuronen, die auf einem erweiterten Integrate-and-Fire Modell beruhen, sowie knapp 105 Leitfähigkeits-basierten Synapsen. Die verwendeten Modelle benötigen für eine physikalische Realisierung in einem Mikrochip analoge Spannungswerte. Die zu diesem Zwecke verwendeten Spannungsquellen werden in der Arbeit intensiv untersucht. Es werden Kalibrationsroutinen entwickelt, die lineare Abweichungen automatisch ermitteln und korrigieren können, die gefundenen Parameter werden im XML-Format gespeichert.

Eine zweite untersuchte Schaltung dient der Erzeugung von Short Term Plasticity. Short Term Plasticity beschreibt einen Adaptionsmechanismus, der auftritt, wenn ein präsynaptisches Neuron in einem kurzen Zeitraum wiederholt feuert. Dabei ändern sich kurzzeitig die Übertragungsfunktionen der Synapsen und die induzierten postsynaptischen Potenziale werden verstärkt oder abgeschwächt. Die zur Nachbildung dieses Mechanismus verwendete Schaltung ist vielfältig einstellbar, um das biologische Vorbild möglichst exakt simulieren zu können. In der Arbeit wird diese Schaltung untersucht, es lässt sich ein Parametersatz ermitteln, mit dem das biologische Vorbild gut nachbildet wird. Die Schaltung erfüllt also die an sie gestellten Anforderungen.

Abstract (en) In the presented thesis parts of the neural networkchip Spikey will be examined in terms of functional efficiency. Spikey is a VLSI ASIC and implements a pulscoded neural network with 384 neurons, which are based on an advanced Integrate-and-Fire model, and almost 105 conductance-based synapses. For a physical representation in a microchip the used models depend on analog voltages. The voltagesources used for this purpose are intensively examined in this thesis. Calibration-routines are developed which are capable of automatically acquiring and correcting linear variances. The found parameters are saved under usage of the xml-format.

A second examined circuit is used to generate Short Term Plasticity. Short Term Plasticity describes a behavior where the sensitivity of a synapse changes temporary. This change is induced by a for a short period repeatedly firing presynaptic neuron and leads to modified postsynaptic potentials. It is possible to find a set of parameters for the circuit with which the biological specimen is modeled quiet well. Therefore can be said that the circuit meets the demands.
Datei Diplomarbeit
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