Red Neuronal de Hopfield con técnicas de procesamiento estocástico paralelo-secuencial

En este artículo se presenta la realización de una Red Nueronal Estocástica de Hopfield (SHNN) con un gran número de unidades. Originalmente, la SHNN propuesta por van de Bout, requiere tiempos de convergencia grandes al acumularse en el Estado neuronal los pulsos estocáticos que codifican las sinapsis secuenciamente. En otras realizaciones los pulsos sinápticos son acumulados en paralelo pero encuentran limitado el número máximo de neuronas de la red en arquitecturas multichip a 100 unidades aproximadamente. Este hecho se debe a las limitaciones que hoy por hoy la tecnología impone el número de pines de l/0 en los circuitos integrados. A continuación se propone una realización multichip que permite establecer un compromiso entre los problemas planteados anteriormente. La arquitectura, basada en la utilización de una estrategia mixta paralelo-secuencial reduce el número de líneas de Interconexi6n al valor de k y aumenta la velocidad de convergencia respecto al SHNN secuencial por un factor de k. Para evaluar el comportamiento de la red se ha simulado y resuelto un problema de partición.