Methods and systems are disclosed herein in which a physical neural
network can be configured utilizing nanotechnology. Such a physical
neural network can comprise a plurality of molecular conductors (e.g.,
nanoconductors) which form neural connections between pre-synaptic and
post-synaptic components of the physical neural network. Additionally, a
learning mechanism can be applied for implementing Hebbian learning via
the physical neural network. Such a learning mechanism can utilize a
voltage gradient or voltage gradient dependencies to implement Hebbian
and/or anti-Hebbian plasticity within the physical neural network. The
learning mechanism can also utilize pre-synaptic and post-synaptic
frequencies to provide Hebbian and/or anti-Hebbian learning within the
physical neural network.
Los métodos y los sistemas se divulgan adjunto en cuál se puede configurar una red de los nervios física utilizando nanotechnology. Una red de los nervios tan física puede abarcar una pluralidad de los conductores moleculares (e.g., nanoconductors) que forman conexiones de los nervios entre los componentes pre-synaptic y poste-sina'pticos de la red de los nervios física. Además, un mecanismo de aprendizaje se puede solicitar Hebbian que pone en ejecucio'n que aprende vía la red de los nervios física. Tal mecanismo de aprendizaje puede utilizar un gradiente del voltaje o dependencias del gradiente del voltaje para poner Hebbian y/o plasticidad en ejecucio'n anti-Hebbian dentro de la red de los nervios física. El mecanismo de aprendizaje puede también utilizar las frecuencias pre-synaptic y poste-sina'pticas para proporcionar Hebbian y/o aprender anti-Hebbian dentro de la red de los nervios física.
