пользователей: 30398
предметов: 12406
вопросов: 234839
Конспект-online
РЕГИСТРАЦИЯ ЭКСКУРСИЯ

Психология:
» Тема1. Общее представление о психологии как науке
» Тема 2. Историческое введение в психологию
» Тема 3. Эволюционное введение в психологию
» Тема 4. Возникновение, историческое развитие и структура сознания.
» Тема 5. Психофизиологическая проблема
» Тема 6. Человек как субъект познания и деятельности
» Тема 7. Индивидуальные особенности человека как субъекта деятельности
» Тема 8. Эмоционально-волевая регуляция деятельности
» Тема 9. Психология потребностей и мотивации
I семестр:
» Микроэкономика
» Политическая экономика
» Экономика предприятия
» Финансы
» Макроэкономика
» Мировая экономика
» Мат-эк модели
» Вопросы

Характеристика нейросистем.

 

Нейрокомпьютер — устройство переработки информации на основе принципов работы естественных нейронныхсистем.

Многолетние усилия многих исследовательских групп привели к тому, что к настоящему моменту накоплено большое число различных «правил обучения» и архитектур нейронных сетей, их аппаратных реализаций и приёмов использования нейронных сетей для решения прикладных задач.

Эти интеллектуальные изобретения[10] существуют в виде «зоопарка» нейронных сетей. Каждая сеть из зоопарка имеет свою архитектуру, правило обучения и решает конкретный набор задач. В последнее десятилетие прилагаются серьёзные усилия для стандартизации структурных элементов и превращений этого «зоопарка» в «технопарк»[11]: каждая нейронная сеть из зоопарка реализована на идеальном универсальном нейрокомпьютере, имеющем заданную структуру.

Основные правила выделения функциональных компонентов идеального нейрокомпьютера (по Миркесу):

1.   Относительная функциональная обособленность: каждый компонент имеет чёткий набор функций. Его взаимодействие с другими компонентами может быть описано в виде небольшого числа запросов.

2.   Возможность взаимозамены различных реализаций любого компонента без изменения других компонентов.

Постепенно складывается рынок нейрокомпьютеров. В настоящее время широко распространены различные высокопараллельные нейро-ускорители[12](сопроцессоры) для различных задач. Моделей универсальных нейрокомпьютеров на рынке мало отчасти потому, что большинство из них реализованы для спецприменений. Примерами нейрокомпьютеров являются нейрокомпьютер Synapse (Siemens, Германия),[13] процессор NeuroMatrix[14]. Издаётся специализированный научно-технический журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение»[15]. Проводятся ежегодные конференции по нейрокомпьютерам[16]. С технической точки зрения сегодняшние нейрокомпьютеры — это вычислительные системы с параллельными потоками одинаковых команд и множественным потоком данных (MSIMD-архитектура). Это одно из основных направлений развития вычислительных систем с массовым параллелизмом.

Искусственная нейронная сеть может передаваться от (нейро)компьютера к (нейро)компьютеру, так же как и компьютерная программа. Более того, на её основе могут быть созданы специализированные быстродействующие аналоговые устройства. Выделяются несколько уровней отчуждения нейронной сети от универсального (нейро)компьютера[17]: от сети, обучающейся на универсальном устройстве и использующей богатые возможности в манипулировании задачником, алгоритмами обучения и модификации архитектуры, до полного отчуждения без возможностей обучения и модификации, только функционирование обученной сети.

Одним из способов подготовки нейронной сети для передачи является её вербализация: обученную нейронную сеть минимизируют с сохранением полезных навыков. Описание минимизированной сети компактнее и часто допускает понятную интерпретацию.


06.08.2017; 19:03
хиты: 0
рейтинг:0
для добавления комментариев необходимо авторизироваться.
  Copyright © 2013-2024. All Rights Reserved. помощь