Одно из наиболее перспективных направлений разработки принципиально новых архитектур вычислительных систем тесно связано. - презентация

1

2 Одно из наиболее перспективных направлений разработки принципиально новых архитектур вычислительных систем тесно связано

3 С созданием компьютеров нового поколения на основе принципов обработки информации, заложенных в искусственных нейронных сетях (НС)

4 Первые практические работы по искусственным нейросетям и нейрокомпьютерам начались еще в е годы.

5 Под нейронной сетью обычно понимают совокупность элементарных преобразователей информации, называемых "нейронами", которые определенным образом соединены друг с другом каналами обмена информации – "синаптическими связями"

6 Нейрон, по сути, представляет собой элементарный процессор, характеризующийся входным и выходным состоянием, передаточной функцией (функция активации) и локальной памятью

7 Состояния нейронов изменяются в процессе функционирования и составляют кратковременную память нейросети

8 Каждый нейрон вычисляет взвешенную сумму пришедших к нему по синапсам сигналов и производит над ней нелинейное преобразование

9 При пересылке по синапсам сигналы умножаются на некоторый весовой коэффициент

10 В распределении весовых коэффициентов заключается информация, хранящаяся в ассоциативной памяти НС

11 Основным элементом проектирования сети является ее обучение

12 При обучении и переобучении НС ее весовые коэффициенты изменяются

13 Однако они остаются постоянными при функционировании нейросети, формируя долговременную память

14 НС может состоять из одного слоя, из двух, из трех и большего числа слоев, однако, как правило, для решения практических задач более трех слоев в НС не требуется

15 Число входов НС определяет размерность гиперпространства, в котором входные сигналы могут быть представлены точками или гиперобластями из близко расположенных точек

16 Количество нейронов в слое сети определяет число гиперплоскостей в гиперпространстве

17 Вычисление взвешенных сумм и выполнение нелинейного преобразования позволяют определить, с какой стороны от той или иной гиперплоскостинаходится точка входного сигнала в гиперпространстве

18

19 Возьмем классическую задачу распознавания образов: определение принадлежности точки одному из двух классов

20 Такая задача естественным образом решается с помощью одного нейрона. Он позволит разделить гиперпространство на две непересекающиеся и невложенные гиперобласти