Нейронные сети и нейроконтроллеры. Бураков М.В. - 18 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

18
Необходимо отметить, что не только человеческий мозг, но и
мозг примитивных живых существ обладает мощными способно-
стями, обеспечивающими их выживание. Поэтому не совсем пра-
вильно утверждать, что искусственная нейронная сеть моделирует
мозг человека. Скорее, это модель мозга живого существа, потен-
циальная мощность которой определяется числом нейронов.
В [28] дано следующее определение ИНС: нейронная сеть – это
распределенный параллельный процессор, состоящий из элемен-
тарных единиц обработки информации, накапливающих экспери-
ментальные знания и предоставляющих их для последующей об-
работки.
Такая сеть сходна с мозгом по двум признакам:
• знания поступают в нейронную сеть из окружающей среды и
используются в процессе обучения;
• для накопления знаний применяются связи между нейрона-
ми, называемые синаптическими весами.
В литературе аппаратно-программные компьютерные системы,
в основу функционирования которых положены ИНС, часто назы-
вают нейрокомпьютерами. Научная дисциплина, связанная с раз-
работкой и исследованием методов использования ИНС в различ-
ных практических областях, называется нейрокомпьютингом.
Термин «нейрокомпьютер» подчеркивает принципиальное от-
личие вычислений в нейронных сетях от вычислений в обычном
компьютере, хотя компьютер в силу своей универсальности может
быть использован для моделирования ИНС.
Традиционный компьютер состоит из четырех основных бло-
ков: центрального процессора (ЦП), состоящего из арифметико-
логического устройства (АЛУ) и устройства управления, памяти,
устройств ввода и вывода. Программа выполняется компьютером
последовательно, команда за командой, следуя заранее предписан-
ному алгоритму (хотя это уже не совсем верно для современных
многопроцессорных и мультискалярных ЭВМ).
В нейрокомпьютере АЛУ реализовано на базе ИНС, с которой
связан блок обучения (рис. 1.3).
Памятью нейрокомпьютера можно считать набор весов межней-
ронных связей, который формируется в процессе обучения.
В работе нейрокомпьютера принципиально присутствуют два
режима: обучения и рабочий.
Нейронная сеть должна пройти обучение для решения конкрет-
ной задачи. Задача обучения заключается в такой настройке ко-
эффициентов межнейронных связей, при которой обеспечивается

Страницы