Автор работы: Пользователь скрыл имя, 03 Марта 2014 в 21:09, реферат
Нейрокомпьютеры - это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов 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, потенциально более параллельные, чем любая другая их физическая реализация. Нейросетевая тематика является междисциплинарной, что обусловило значительные разночтения в общих терминологических подходах. Нейросетевой тематикой занимаются как разработчики вычислительных систем и программисты, так и специалисты в области медицины, финансово-экономические работники, химики, физики и т.п. (т.е. все кому не лень).
Министерство образования и
«Астраханский государственный университет»
Реферат
На тему: «Нейрокомпьютеры».
По дисциплине «Информатика».
Астрахань, 2012.
Что такое нейрокомпьютер?
Нейрокомпьютеры - это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов 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, потенциально более параллельные, чем любая другая их физическая реализация. Нейросетевая тематика является междисциплинарной, что обусловило значительные разночтения в общих терминологических подходах. Нейросетевой тематикой занимаются как разработчики вычислительных систем и программисты, так и специалисты в области медицины, финансово-экономические работники, химики, физики и т.п. (т.е. все кому не лень). То, что понятно физику, совершенно не принимается медиком и наоборот - все это породило многочисленные споры и целые терминологические войны по различным направлениям применения всего где есть приставка нейро-. Приведем некоторые наиболее устоявшиеся определения нейрокомпьютера
№ Научное направление Определение нейровычислительной системы
1 Математическая статистика:Нейрокомпьютер - это вычислительная система автоматически формирующая описание характеристик случайных процессов или их совокупности, имеющих сложные, зачастую многомодальные или вообще априори неизвестные функции распределения.
2 Математическая логика:Нейрокомпьютер - это вычислительная система алгоритм работы которой представлен логической сетью элементов частного вида - нейронов, с полным отказом от булевых элементов типа И, ИЛИ, НЕ.
3 Пороговая логика:Нейрокомпьютер - это вычислительная система, алгоритм решения задач в которой представлен в виде сети пороговых элементов с динамически перестраиваемыми коэффициентами и алгоритмами настройки, независимыми от размерности сети пороговых элементов и их входного пространства
4. Вычислительная техника:Нейрокомпьютер - это вычислительная система с MSIMD 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 процессорными элементами.
5. Медицина (нейробиологический подход):Нейрокомпьютер - это вычислительная система представляющая собой модель взаимодействия клеточного ядра, аксонов и дендридов, связанных синаптическими связями (синапсами) (т.е. модель биохимических процессов протекающих в нервных тканях).
6. Экономика и финансы:Устоявшегося определения нет, но чаще всего под нейровычислителем понимают систему обеспечивающую параллельное выполнение “бизнес”-транзакций.
В дальнейшем под нейрокомпьютером будем понимать вычислительную систему 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 процессорными элементами. 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.
Преимущества нейрокомпьютеров.
По сравнению с обычными компьютерами нейрокомпьютеры обладают рядом преимуществ. Во первых — высокое быстродействие, связанное с тем, что алгоритмы нейроинформатики обладают высокой степенью параллельности. Во вторых — нейросистемы делаются очень устойчивыми к помехам и разрушениям. В третьих — устойчивые и надежные нейросистемы могут создаваться из ненадежных элементов, имеющих значительный разброс параметров.
Недостатки нейрокомпьютеров.
Несмотря на перечисленные выше преимущества эти устройства имеют ряд недостатков:
1. Они создаются специально для решения конкретных задач, связанных с нелинейной логикой и теорией самоорганизации. Решение таких задач на обычных компьютерах возможно только численными методами.
2. В силу своей уникальности
эти устройства достаточно
Задачи для нейронных сетей
Многие задачи, для решения которых используются нейронные сети, могут рассматриваться как частные случаи следующих основных проблем:
· построение функции по конечному набору значений;
· оптимизация;
· построение отношений на множестве объектов;
· распределенный поиск информации и ассоциативная память;
· фильтрация;
· сжатие информации;
· идентификация динамических систем и управление ими;
· нейросетевая реализация классических задач и алгоритмов
вычислительной математики: решение систем линейных уравнений, решение задач математической физики сеточными методами и др.
Заключение
Нейронные сети возникли из исследований в области искусственного интеллекта, а именно, из попыток воспроизвести способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки. Такие системы основывались на высокоуровневом моделировании процесса мышления на обычных компьютерах. Скоро стало ясно, чтобы создать искусственный интеллект, необходимо построить систему с похожей на естественную архитектурой, т. е. перейти от программной реализации процесса мышления к аппаратной. Естественным продолжением аппаратного и программного подхода к реализации нейрокомпьютера является программно-аппаратный подход. Аппаратный подход связан с созданием нейрокомпьютеров в виде нейроподобных структур (нейросетей) электронно-аналогового, оптоэлектронного и оптического
типов. Для таких компьютеров разрабатываются специальные СБИС (нейрочипы). Основу нейросетей составляют относительно простые, в большинстве случаев - однотипные, элементы (ячейки), имитирующие работу нейронов мозга - искусственные нейроны. Нейрон обладает группой синапсов – однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон - выходную связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения)
поступает на синапсы следующих нейронов. Каждый синапс характеризуется величиной синаптической связи или ее весом, который по физическому смыслу эквивалентен электрической проводимости в электрических связях. Для решения отдельных типов задач существуют оптимальные конфигурации нейронных сетей. Если же задача не может быть сведена ни к одному из известных типов, разработчику приходится решать сложную проблему синтеза новой конфигурации. При этом он руководствуется несколькими основополагающими
принципами: возможности сети возрастают с увеличением числа ячеек сети, плотности связей между ними и числом слоев нейронов. Одной из важных особенностью нейронной сети является возможность к обучению. Обучение нейросети может вестись с учителем или без него. В первом случае сети предъявляются значения как входных, так и желательных выходных сигналов, и она по некоторому внутреннему алгоритму подстраивает веса своих синаптических связей. Во втором случае выходы нейросети формируются самостоятельно, а веса изменяются по алгоритму, учитывающему только входные и производные от них сигналы. После обучения на достаточно большом количестве примеров можно использовать обученную сеть для прогнозирования, предъявляя ей новые входные значения. Это важнейшее достоинство нейрокомпьютера, позволяющие ему решать
интеллектуальные задачи, накапливая опыт.
Список используемой литературы:
1. А.Горбань, Д. Россиев. Нейронные сети на персональном компьютере.
//Новосибирск: Наука, 1996.
2. Ф.Уоссермен, Нейрокомпьютерная техника, М.,Мир, 1992.
3. Итоги науки и техники: физические и математические модели нейронных
сетей, том 1, М., изд. ВИНИТИ, 1990.
4. http://therocker.narod.ru/doc/
5.
http://www.bmstu.ru
6. http://neurnews.iu4.bmstu.ru
7.
http://www.module.ru.