Implementación VLSI de un nuevo modelo de aprendizaje por refuerzo

• Autores: Juan Ramón Heredia Larrubia, Gabriel Valencia Miranda, Francisco Sandoval Hernández
• Localización: VIII Congreso Diseño de Circuitos Integrados: Málaga, 9 al 11 de noviembre de 1993, 1993, págs. 159-164
• Idioma: español
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• Resumen

  • En este artículo se presenta una implementación VLSI analógica de un nuevo modelo de aprendizaje por refuerzo para predecir fenómenos asociativos y no asociativos. Los elementos básicos del modelo de aprendizaje son sustancias químicas que interactuan entre ellas incrementando o decrementando sus concentraciones. La concentración de dichas sustancias se presenta mediante variables reales, mientras que su comportamiento dinámico se especifica mediante reglas que representan las reacciones químicas que se producen en la sinapsis. La implementación de este modelo de aprendizaje se ha realizado en modo VLSI Full-Custom utilizando la tecnología MIETEC de 2.4u. y la simulación del sistema se ha llevado a cabo utilizando el software HSPICE V.H9007 de Meta-Software sobre entorno UNIX. Esta simulación incluye además la verificación de los fenómenos asociativos y no asociativos. Esta regla de aprendizaje tiene como características principales su simplicidad y modularidad, permitiendo por lo tanto que el aprendizaje se pueda realizar on-chip.