нейрокомпьютеры

1. нейрокомпьютеры Подготовил студент гр. Рим-130209 Фролов а.в.

2. Искусственная нейронная сеть

4. Области применения нс и нк • Промышленность • Высокие технологии • Оборона • Наука и техника • Здравоохранение • Бизнес и финансы

5. Биологический нейрон

6. Искусственный нейрон

7. Y = f(s) – функция возбуждения нейрона

8. нейропроцессор это кристалл, который обеспечивает выполнение нейросетевыхалгоритмов в реальном масштабе времени. Параметры нейропроцессоров: • CUPS (ConnectionsUpdateperSecond) – число измененных значений весов в секунду(оценивает скорость обучения); • CPS (ConnectionsperSecond) – число соединений(умножений с накоплением) в секунду(оценивает производительность); • CPSPW = CPS/Nw, где Nw – число синапсов в нейроне;

10. нейрокомпьютер это вычислительная система, построенная на основе нейропроцессора(ов), использующая архитектуру, предусматривающую параллельные потоки однотипных команд и множественные потоки данных, и предназначенная для реализации нейросетевыхалгоритмов в реальном масштабе времени.

11. Основные функциональные элементы нк • модуль матричных ПЦОС, • рабочая память, • память программ, • модуль обеспечения ввода/вывода сигналов (включающий АЦП, ЦАП и TTL линии), • модуль управления, который может быть реализован на основе специализированного управляющего ПЦОС (УП), на основе ПЛИС или иметь распределенную структуру, при которой функции общего управления распределены между матричными ПЦОС.

13. Искусственный нос

14. Метод обратного распространения ошибки

17. Проблемы развития нс • не существует гарантии, что нейронная сеть может быть обучена за конечное время • нет уверенности, что сеть обучится наилучшим возможным образом. • все алгоритмы обучения имеют свои ограничения • неспособность «объяснить», как решается задача • проверка надежности ИНС