Нейрокомпьютер – это вычислительная система с MIMD-архитектурой, в которой процессорный элемент однородной структуры упрощен до уровня нейрона, резко усложнены связи между элементами и программирование перенесено на изменение весовых коэффициентов связей между вычислительными элементами.
Алгоритмический базис нейрокомпьютеров обеспечивает теория нейронных сетей (НС).
Нейронная сеть – это сеть с конечным числом слоёв из однотипных элементов – аналогов нейронов с различными типами связи между слоями.
Преимущества НС:
- инвариантность методов синтеза НС к размерности пространства признаков и размерам НС,
- адекватность современным перспективным технологиям,
- отказоустойчивость
Нейровычислитель - состоит из однотипных элементов (ячеек) – нейронов, имитирующие работу нейронов мозга.
Нейрон:
- состояние (заторможен, возбужден)
- однонаправленные входные связи, каждая из которых имеет свой вес
- аксон - выходную связь данного нейрона
- аксон передает сигнал состояния другим нейронам
Параллелизм обработки достигается путем объединения большого числа нейронов в слои и соединения определенным образом различных нейронов между собой.
Благодаря нейронной сети можно достичь производительности вместо log(n) – n.
Эффективное применение нейрокомпьютеров характерно для случаев, требующих резкого сокращения времени обработки при решении пространственных задач повышенной размерности
