нейрокомпьютеры

  • 08 мая 2016 г.
  • 4442 Слова
Содержание

Введение 2
Что такое нейронные сети? 2
Биологический нейрон 5
Искусственный нейрон 7
Активационные функции 8
Базовые архитектуры нейронных сетей 11
Полносвязные нейронные сети. 12
Обучение искусственных нейронных сетей 13
Правило коррекции по ошибке. 15
Обучение Больцмана. 15
Правило Хебба. 16
Обучение методом соревнования. 16
Многопроцессорные ускорительные платы 17
Нейропроцессор18
Особенности программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений 20
Немного истории 21
Преимущества нейрокомпьютеров. 22
Недостатки нейрокомпьютеров. 22
Практическое применение нейрокомпьютеров. 23
Некоторые модели нейрокомпьютеров 24
Заключение 25
Использованные ресурсы: 27

Введение

Нейрокомпьютеры - это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетьюэлементов частного вида - нейронов с полным отказом от булевских элементов типа И, ИЛИ, НЕ. Как следствие этого введены специфические связи между элементами, которые являются предметом отдельного рассмотрения.
В отличие от классических методов решения задач нейрокомпьютеры реализуют алгоритмы решения задач, представленные в виде нейронных сетей. Это ограничение позволяет разрабатывать алгоритмы, потенциальноболее параллельные, чем любая другая их физическая реализация.
Нейрокомпьютер - это вычислительная система с архитектурой MSIMD, в которой реализованы два принципиальных технических решения: упрощен до уровня нейрона процессорный элемент однородной структуры и резко усложнены связи между элементами; программирование вычислительной структуры перенесено на изменение весовых связей между процессорнымиэлементами.
Общее определение нейрокомпьютера может быть представлено в следующем виде. Нейрокомпьютер - это вычислительная система с архитектурой аппаратного и программного обеспечения, адекватной выполнению алгоритмов, представленных в нейросетевом логическом базисе

Что такое нейронные сети?

Каждый нейрон получает сигналы от соседних нейронов по специальным нервным волокнам. Эти сигналы могут бытьвозбуждающими или тормозящими. Их сумма составляет электрический потенциал внутри тела нейрона. Когда потенциал превышает некоторый порог, нейрон переходит в возбужденное состояние и посылает сигнал по выходному нервному волокну. Отдельные искусственные нейроны соединяются друг с другом различными методами. Это позволяет создавать разнообразные нейронные сети с различной архитектурой, правилами обучения ивозможностями.
Термин “искусственные нейронные сети” у многих ассоциируется с фантазиями об андроидах и бунте роботов, о машинах, заменяющих и имитирующих человека. Это впечатление усиливают многие разработчики нейросистем, рассуждая о том, как в недалеком будущем, роботы начнут осваивать различные виды деятельности, просто наблюдая за человеком. Если переключиться на уровень повседневной работы, тонейронные сети это всего-навсего сети, состоящие из связанных между собой простых элементов формальных нейронов. Большая часть работ по нейроинформатике посвящена переносу различных алгоритмов решения задач на такие сети.
В основу концепции положена идея о том, что нейроны можно моделировать довольно простыми автоматами, а вся сложность мозга, гибкость его функционирования и другие важнейшие качестваопределяются связями между нейронами. Каждая связь представляется как совсем простой элемент, служащий для передачи сигнала. Коротко эту мысль можно выразить так: “структура связей все, свойства элементов ничто”.
Совокупность идей и научно-техническое направление, определяемое описанным представлением о мозге, называется коннекционизмом (connection связь). С реальным мозгом все это соотносится примерно также, как карикатура или шарж со своим прототипом. Важно не буквальное соответствие оригиналу, а продуктивность технической идеи.
С коннекционизмом тесно связан следующий блок идей:
однородность системы (элементы одинаковы и чрезвычайно просты, все определяется структурой связей);
надежные системы из ненадежных элементов и “аналоговый ренессанс”...
tracking img