Сайт использует сервис веб-аналитики Яндекс Метрика с помощью технологии «cookie». Пользуясь сайтом, вы даете согласие на использование данной технологии.
GSN SNN 4-10-30-2 — это аппаратная импульсная нейронная сеть, способная автономно управлять роботизированным транспортным средством с дистанционным управлением. Сеть состоит из 10 искусственных нейронов и 30 искусственных синапсов и построена на 16 полноразмерных макетных платах. Четыре инфракрасных датчика приближения расположены на верхней части транспортного средства для определения его расстояния до объектов и стен. Данные с датчиков используются в качестве входных данных для первого и второго нейронов. Предоставлена полная схема нейронной сети, а также схема архитектуры. Веса сети устанавливаются в зависимости от значения сопротивления. Синапсы позволяют устанавливать весовые коэффициенты как возбуждающие или тормозящие. Тестирование сети прошло успешно, и управление роботом стало гораздо более плавным, чем в предыдущих испытаниях, поскольку теперь выходной сигнал аналоговый. Рассмотрите возможность поддержки Глобальной научной сети. Ko-fi (предпочтительнее, так как комиссия платформы за транзакции отсутствует) Patreon (если вы предпочитаете Patreon) / globalsciencenetwork Полный список запчастей. Качественные макетные платы (20 использованных) Транзисторы 2N2222 (128 транзисторов) Макетная плата, провод 22 калибра (около 2 упаковок) Светодиоды (1 комплект) Металлоплёночные резисторы 2 кОм, 1/4 Вт (около 20) Резисторы Другие резисторы (1 упаковка, около 100 шт.) Керамические конденсаторы (1 комплект) Электролитические конденсаторы (1 комплект) Аккумулятор 10000 мА·ч Операционные усилители (10 шт.) Микроконтроллер ESP32 МОП-транзисторы 2N7000 (около 30 шт.) Цифровой осциллограф 200 МГц Инфракрасный датчик приближения с дальностью обнаружения 20–150 см. Я использовал раму и моторы из этого набора. Статья, которую я написал об этом проекте.
