Amplificateur avec gain discrètement réglable. Schéma, description

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Amplificateur avec rapport de transmission réglable discrètement. Encyclopédie de l'électronique radio et de l'électrotechnique

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Encyclopédie de l'électronique radio et de l'électrotechnique / Concepteur radioamateur

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L'amplificateur, dont le circuit est représenté sur la figure, peut être utile à de nombreux radioamateurs. Son coefficient de transmission est modifié en commutant les résistances R2-R17 dans le circuit OOS couvrant l'ampli opérationnel DA1. L'analogue national de l'OU 741 est le K140UD7.

Amplificateur à gain discrètement variable

Les résistances de ces résistances sont choisies de telle sorte qu'à chaque position ultérieure du commutateur SA1, le coefficient de transmission des amplificateurs change de 3 dB. L'impédance d'entrée de l'amplificateur est de 10 kOhm.

Pour commuter les résistances, un interrupteur à commutation continue est nécessaire (lors du déplacement d'une position à une autre, le circuit de rétroaction ne doit pas être interrompu).

littérature

Zesileni v krocich po 3 dB.- Sdelovaci technika, 1986, n° 4. Avec. 160.

Publication : N. Bolchakov, rf.atnn.ru

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"Nous étudions les réseaux de neurones de plongée, qui sont des systèmes qui apprennent de la même manière qu'un cerveau vivant", a déclaré Yizing Watkins, informaticien du Los Alamos Lab. "Nous étions fascinés par la perspective d'apprendre un processeur neuromorphique d'une manière similaire à comment les humains et les autres systèmes biologiques reçoivent des informations de l'environnement au cours du processus de développement.

Watkins et son équipe de recherche ont découvert que la simulation du réseau devenait instable après de longues périodes de formation non supervisée. Lorsqu'ils ont exposé les réseaux à des états similaires aux ondes que le cerveau vivant subit pendant le sommeil, la stabilité a été restaurée.

La découverte est survenue alors qu'une équipe de recherche travaillait à la construction de réseaux de neurones proches de la façon dont les humains et d'autres systèmes biologiques apprennent à comprendre. Initialement, le groupe a eu du mal à stabiliser les réseaux de neurones simulés soumis à une formation sans dictionnaire, ce qui implique de classer des objets sans exemples préalables à des fins de comparaison.

"La question de savoir comment prévenir l'instabilité dans les systèmes d'apprentissage ne se pose vraiment que lorsque l'on essaie d'utiliser des processeurs biologiquement réalistes...", a déclaré l'informaticien de Los Alamos et co-auteur de la recherche, Garrett Kenyon. l'apprentissage en profondeur, et les intelligences artificielles ne sont jamais confrontées à ce problème, car dans les systèmes artificiels qu'elles étudient, elles peuvent se permettre d'effectuer des opérations mathématiques globales qui affectent le gain dynamique global du système."

Les chercheurs caractérisent la décision d'exposer les réseaux à un analogue artificiel du sommeil comme un quasi-dernier effort pour les stabiliser. Ils ont expérimenté différents types de bruit, à peu près comparables à la statique que vous pourriez rencontrer entre les stations lors du réglage d'une radio. Les meilleurs résultats ont été obtenus lorsqu'ils ont utilisé des ondes de bruit dit gaussien, qui comprend une large gamme de fréquences et d'amplitudes. Ils suggèrent que le bruit imite l'entrée reçue par les neurones biologiques pendant le sommeil non paradoxal. Les résultats montrent que le sommeil non-REM peut en partie aider à garantir que les neurones corticaux restent stables et n'hallucinent pas.

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