Feld Programmierbares Synapsen Array und Verfahren zu dessen Programmierung

Die Erfindung ist ein Feld Programmierbares Synapsen Array für die Integration eines neuronalen Netzes und ein Verfahren zur Programmierung des FPSA. DOLLAR A Die Aufgabe der Erfindung ist die Bereitstellung eines modularen analogen neuronalen integrierten Systems, welches sowohl sehr flexible als auch sehr komplexe Blöcke neuronaler Netze für Erkennungs- und Klassifikationsprobleme enthält. Durch ein Verfahren sollen mehrere Netztopologien auf einer integrierten Anordnung vereint werden. Die Anordnung soll von außen kontrolliert und strukturiert werden können und trotzdem nach der Konfiguration ein autark arbeitendes Klassifikationssystem sein, welches selbstständig lernt. DOLLAR A Das FPSA ist durch eine optimierte Anordnung in sich optimierter Verbindungen (Synapsen) topologielos als "sea of synapses" auf einem integrierten System mit modularer Struktur gekennzeichnet, welche ein generisches Netz von Dendriten und Axonen realisiert. DOLLAR A Für das Belehren der Anordnung wird eine lineare Funktion, eine Sigmoid-Funktion, eine quadratische Funktion und eine gaußsche Funktion entweder einzeln oder in Kombination von mehreren verwendet. The invention relates to a field programmable synapses array (FPSA) for integration into a neuronal network and to a method for programming the FPSA. The aim of the invention is to provide a modular analog neuronal integrated system which comprises flexible yet very complex blocks of neuronal networks for recognition and classification problems. The inventive method combines a plurality of network topologies on an integrated array. The array can be controlled and structured from the exterior and, once configured, is a self-learning classification system that operates autonomously. The FPSA is characterized by an optimized array of connections (synapses) that are optimized in themselves and that are implemented on an integrated system having modular structures as a "sea of synapses" having no topology, said structure forming a generic network of dendrites and axons. For the teaching the array, a linear function, a sigmoid function, a square function and a Gaussean function is used either individually or in combination.