Теория нейронных сетей - Галушкин А.И.
ISBN 5-93108-05-8
Скачать (прямая ссылка):
Разработка нейрочипов является кардинальным направлением развития разработок нейрокомпьютеров. Структура нейрочипов следует из результатов разработки структур и алгоритмов настройки многослойных нейронных сетей (для нейрокомпьютеров общего пользования) и из нейросетевых алгоритмов решения задач (для проблемно-ориентированных и специализированных нейрокомпьютеров).
Однако становление этой тематики потребует некоторого времени, в течение которого для некоторых объектов будет экономически выгодной эффективная эмуляция нейросетевых алгоритмов решения задач на высокопроизводительных ЭВМ.
Причем необходимо отметить неэффективность однопроцессорных ЭВМ типа рабочих станций для решения сложны задач в нейросетевом логическом базисе с точки зрения отношения производительности к стоимости.
Кроме этого необходимо отметить, что для эмуляцш нейросетевых алгоритмов с использованием универсаль-1 ных микропроцессорных средств эффективнее создать ар-| хитектуры, ориентированные на выполнение нейросетевых операций, чем использовать стандартные, ориентированные на модификацию однопроцессорных алгоритмов решения задач.
Из всех направлений вычислительной техники, перечне-ленных ниже, по нашему мнению, приоритет российской вычислительной науки и техники может быть отдан направлению нейрокомпьютеров. >1
- однопроцессорные ЭВМ (персональные ЭВМ, ЭВМ*! среднего класса и т.п.);
- малопроцессорные ЭВМ;
- многопроцессорные ЭВМ (ЭВМ с массовым парал-3 лелизмом, транспьютерная ЭВМ, псевдотранспью-терные ЭВМ, ЭВМ с транспьютерным ядром и пе-1 риферийными процессорами типа i860, Альфа,] Power PC и т.д.);
- нейрокомпьютеры.
На современном этапе развития технологии микроэлектроники и других смежных областей нейронная технология стала адекватна не только различным типам микроэлектронной no-i лупроводниковой технологии, но и оптической и оптоэлект-] ронной технологии, молекулярной, квантовой технологии некоторым другим.
Необходимо отметить, что рождение технологии систеа на пластине и нанотехнологии аналогично предыдущи» этапам приведет к рождению новых сверхпараллельных ар< хитектур. Уже сейчас ясна адекватность нейросетевых ар-1 хитектур технологии на пластине (американская и японс*] кая разработки). Поэтому попытки на уровне наноэлементо| делать функциональные блоки со старой архитектуре® адекватной однопроцессорным машинам, можно считать ту!
пиковыми. Начиная с нанонейроэлементов мы придем, возможно, к другим принципиально новым архитектурным элементам. Ясно только, что это будут элементы сверхпарал-лельных высокопрЬизводительных вычислительных средств.
На наш взгляд, изучение реальной структуры биологических нейронных сетей с целью выявления особенностей их построения для использования в перспективных нейронных ЭВМ практически бессмысленно без наличия высокоавтоматизированных программных средств обработки цитологических изображений со специализированными программными средствами, позволяющими не только быстро и качественно вводить реальные изображения срезов нейронных тканей, но и оперативную обработку их изображений.
В настоящее время разработчики нейрокомпьютеров не чувствуют реальных ограничений конкретных используемых нейронных структур вследствие их относительной простоты или простоты решаемых задач. Увеличение требований к сложности используемых нейронных структур потребует развития нейрофизиологического направления их исследований, и в первую очередь это произойдет для различного рода сенсорных применений, связанных с обработкой зрительной и слуховой информации.
Каждая новая технология рождает новый класс архитектур вычислительных средств. Так было с архитектурой ОКМД в конце 70-х - начале 80-х годов, с архитектурой МКМД в начале - середине 80-х годов. Сейчас это происходит с нейрокомпьютерами в современном их представлении инженерами.
Проведение весьма важных для будущих нейрокомпьютеров работ по изучению структуры реальных нейронных сетей и по молекулярным ЭВМ в каждой из этих областей приведет к появлению своеобразных архитектурных прототипов, потому что технологические принципы реализации и эволюции появления реальных, биологических нейронных сетей и молекулярных принципов реализации отличаются от применяемых в настоящее время при реализации нейроннных ЭВМ на СБИС и оптических принципах.
9. Нейроматематика. Методы и алгоритмы решения задач на нейрокомпьютерах
Всегда стоит вопрос: для какого класса задач наиболе^ эффективно применение того или иного вычислительног устройства, построенного по новым признакам. По отно-1 шению к нейрокомпьютерам мнение по этому вопросу пс стоянно развивается. Длительное время считалось, что ней| рокомпьютеры эффективны для решения так называемь не формализуемых и плохо формализуемых задач, ев* занных с необходимостью включения в алгоритм решен* задач процесса обучения на реальном экспериментально^ материале.
В настоящее время к этому классу задач добавляется вто| рой класс задач, не требующий обучения на эксперименталь! ном материале, но хорошо представимый в нейросетевом ло^ гическом базисе. К ним относятся в первую очередь задачи d ярко выраженным естественным параллелизмом:
