Составители:
70
по единственному длинному отростку (аксону) на другие нейроны
(рис. 4.6). Нейроны выполняют простые функции с невысокой
скоростью – около 3 мс, но, за счет большого количества (около
триллиона) и за счет связей между ними (каждый нейрон связан с
несколькими тысячами других нейронов), достигается высокое
быстродействие. В искусственной нейросети сигнал ячейки нейрона S
является линейной функцией входных значений X
i
, при этом весовые
коэффициенты w
i
, а также уровень срабатывания функции порогового
детектора F(S), могут меняться со временем, позволяя системе, при
наличии обратной связи, самообучаться. В зависимости от
используемого подхода, нейрокомпьютеры могут строиться на
настоящих нейронах, на электронных «нейронах», программно
эмулироваться на обычных компьютерах или строиться на базе
оптических вычислительных систем. К основным преимуществам
нейрокомпьютеров относят высокую параллельность, обучаемость и
устойчивость к разрушению сети.
Рис. 4.6. Схема нейрона и его математическое представление.
История нейрокомпьютеров начинается в 1943 г., когда
нейрофизиолог Уоррен Маккалох и математик Уолтер Питтс
опубликовали теорию деятельности головного мозга, предложили
конструкцию сети из электронных «нейронов» и показали, что подобная
сеть может выполнять разнообразные числовые и логические операции.
Их идеи опиралась на труды таких ученых, как Винера и Шеннона.
В 1957 г. нейрофизиолог Франк Розенблатт предложил модель
искусственной нейронной сети, названную перцептроном, и реализовал
её в виде машины «Mark-1», ставшей первым нейрокомпьютером.
Перцептрон передавал сигнал от «глаза», состоящего из фотоэлементов,
в блоки соединенным случайным образом электромеханических ячеек
памяти, оценивающих относительную величину сигнала, на выход
перцептрона поступает суммарный сигнал от ячеек памяти. При
«обучении», заключавшемся в предъявлении изображений, весовой
коэффициент блоков изменяется тем сильнее, чем больше на него
поступило «синфазных» сигналов от фотоэлементов. В результате
перцептрон может распознавать простейшие образы, например
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 66
- 67
- 68
- 69
- 70
- …
- следующая ›
- последняя »
