論文の概要: A universal approximation theorem for nonlinear resistive networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15063v1
- Date: Fri, 22 Dec 2023 21:01:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 19:59:05.144943
- Title: A universal approximation theorem for nonlinear resistive networks
- Title(参考訳): 非線形抵抗ネットワークに対する普遍近似定理
- Authors: Benjamin Scellier, Siddhartha Mishra
- Abstract要約: レジストレータネットワークは近年、エネルギー効率のよい自己学習マシンの基盤として関心を集めている。
本稿では, 電圧源, 線形抵抗器, ダイオード, 電圧制御電圧源からなる電気ネットワークが, 連続的な機能を実現することができることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.05126152926668
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Resistor networks have recently had a surge of interest as substrates for
energy-efficient self-learning machines. This work studies the computational
capabilities of these resistor networks. We show that electrical networks
composed of voltage sources, linear resistors, diodes and voltage-controlled
voltage sources (VCVS) can implement any continuous functions. To prove it, we
assume that the circuit elements are ideal and that the conductances of
variable resistors and the amplification factors of the VCVS's can take
arbitrary values -- arbitrarily small or arbitrarily large. The constructive
nature of our proof could also inform the design of such self-learning
electrical networks.
- Abstract(参考訳): レジストレータネットワークは近年、エネルギー効率のよい自己学習マシンの基盤として注目されている。
この研究は、これらの抵抗ネットワークの計算能力を研究する。
電圧源,リニア抵抗器,ダイオード,電圧制御電圧源(vcvs)からなる電気ネットワークは,任意の連続機能を実現することができることを示す。
これを証明するために、回路要素は理想的であり、可変抵抗器のコンダクタンスとvcvsの増幅係数は任意に小さく、あるいは任意に大きい値を取ることができると仮定する。
また,本稿では,このような自己学習型電気ネットワークの設計について述べる。
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