рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Нейрокомпьютеры, нейросети и нейроинформатика

Нейрокомпьютеры, нейросети и нейроинформатика - раздел Архитектура, Архитектура компьютера Особенности Нейрокомпьютеров Можно Свести К Следующему: 1. Нейрокомп...

Особенности нейрокомпьютеров можно свести к следующему:

1. Нейрокомпьютеры дают стандартный способ решения многих нестандартных задач. И неважно, что специализированная машина лучше решит один класс задач. Важнее, что один нейрокомпьютер решит и эту задачу, и другую, и третью – и не надо каждый раз проектировать специализированную ЭВМ – нейрокомпьютер сделает все сам и не хуже.

2. Вместо программирования – обучение. Нейрокомпьютер учится – нужно только формировать учебные задачники. Труд программиста замещается новым трудом – учителя (тренера). Программист предписывает машине все детали работы, учитель – создает «образовательную среду», к которой приспосабливается нейрокомпьютер. Появляются новые возможности для работы.

3. Нейрокомпьютеры особенно эффективны там, где нужно подобие человеческой интуиции – для распознавания образов (узнавания лиц, чтения рукописных текстов), перевода с одного естественного языка на другой и т.п. Именно для таких задач обычно трудно сочинить явный алгоритм.

4. Гибкость структуры: можно различными способами комбинировать простые составляющие нейрокомпьютеров – нейроны и связи между ними. За счет этого на одной элементной базе и даже внутри «тела» одного нейрокомпьютера можно создавать совершенно различные машины. Появляется еще одна новая профессия – «нейроконструктор» (конструктор мозгов).

5. Нейронные сети позволяют создать эффективное программное обеспечение для высокопараллельных компьютеров. Для высокопараллельных машин хорошо известна проблема: как их эффективно использовать – как добиться, чтобы все элементы одновременно и без лишнего дублирования вычисляли что-нибудь полезное? Создавая математическое обеспечение на базе нейронных сетей, можно для широкого класса задач решить эту проблему.

Если перейти к еще более прозаическому уровню повседневной работы, то нейронные сети – это всего-навсего сети, состоящие из связанных между собой простых элементов – формальных нейронов. Значительное большинство работ по нейроинформатике посвящено переносу различных алгоритмов решения задач на такие сети.

Ядром используемых представлений является идея о том, что нейроны можно моделировать довольно простыми автоматами, а вся сложность мозга, гибкость его функционирования и другие важнейшие качества определяются связями между нейронами. Каждая связь представляется как совсем простой элемент, служащий для передачи сигнала. Предельным выражением этой точки зрения может служить лозунг: «структура связей – все, свойства элементов – ничто».

Совокупность идей и научно-техническое направление, определяемое описанным представлением о мозге, называется коннекционизмом (по-английски connection – связь). Как все это соотносится с реальным мозгом? Так же, как карикатура или шарж со своим прототипом-человеком – весьма условно. Это нормально: важно не буквальное соответствие живому прототипу, а продуктивность технической идеи.

С коннекционизмом тесно связан следующий блок идей:

1. однородность системы (элементы одинаковы и чрезвычайно просты, все определяется структурой связей);

2. надежные системы из ненадежных элементов и «аналоговый ренессанс» - использование простых аналоговых элементов;

3. «голографические» системы – при разрушении случайно выбранной части система сохраняет свои полезные свойства.

Предполагается, что система связей достаточно богата по своим возможностям и достаточно избыточна, чтобы скомпенсировать бедность выбора элементов, их ненадежность, возможные разрушения части связей.

Коннекционизм и связанные с ним идеи однородности, избыточности и голографичности еще ничего не говорят нам о том, так же такую систему научить решать реальные задачи. Хотелось бы, чтобы это обучение обходилось не слишком дорого.

На первый взгляд кажется, что коннекционистские системы не допускают прямого программирования, то есть формирования связей по явным правилам. Это, однако, не совсем так. Существует большой класс задач: нейронные системы ассоциативной памяти, статической обработки, фильтрации и др., для которых связи формируются по явным формулам. Но еще больше (по объему существующих приложений) задач требует неявного процесса. По аналогии с обучением животных или человека этот процесс мы также называем обучением.

Обучение обычно строится так: существует задачник – набор примеров с заданными ответами. Эти примеры предъявляются системе. Нейроны получают по входным связям сигналы – «условия примера», преобразуют их, несколько раз обмениваются преобразованными сигналами и, наконец, выдают ответ – также набор сигналов. Отклонение от правильного ответа штрафуется. Обучение состоит в минимизации штрафа как (неявной) функции связей.

Неявное обучение приводит к тому, что структура связей становится «непонятной» - не существует иного способа ее прочитать, кроме как запустить функционирование сети. Становится сложно ответить на вопрос: «Как нейронная сеть получает результат?» - то есть построить понятную человеку логическую конструкцию, воспроизводящую действия сети.

Это явление можно назвать «логической непрозрачностью» нейронных сетей, обученных по неявным правилам. В работе с логически непрозрачными нейронными сетями иногда оказываются полезными представления, разработанные в педагогике и психологии, и обращение с обучаемой сетью как с дрессируемой зверушкой или с обучаемым младенцем – это еще один источник идей. Возможно, со временем возникнет такая область деятельности – «нейропедагогика» - обучение искусственных нейронных сетей.

С другой стороны, при использовании нейронных сетей в экспертных системах на PC возникает потребность прочитать и логически проинтерпретировать навыки, выработанные сетью.

Итак, очевидно наличие двух источников идеологии нейроинформатики. Это представления о строении мозга и о процессах обучения. Существуют группы исследователей и научные школы, для которых эти источники идей имеют символическое, а иногда даже мистическое или тотемическое значение.

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Архитектура компьютера

Сюда относят неудавшийся проект японии хорошо описан в википедии другие источники относят к пятому поколению вычислительных машин так называемые.. также существует мнение что к пятому поколению следует относить компьютеры с.. карманные компьютеры..

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Нейрокомпьютеры, нейросети и нейроинформатика

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Архитектура компьютера
Архитектура компьютера - это описание его организации и принципов функционирования его структурных элементов. Включает основные устройства ЭВМ и структуру связей между ними. Обычно, описывая ар

Аналоговые и цифровые вычислительные машины
В зависимости от вида перерабатываемой информации вычислительные машины подразделяют на два основных класса: аналоговые и цифровые. Аналоговый компьютер – это вычислительн

Поколения компьютеров - история развития вычислительной техники
В короткой истории компьютерной техники выделяют несколько периодов на основе того, какие основные элементы использовались для изготовления компьютера. Временное деление на периоды в определенной с

Нулевое поколение. Механические вычислители
Предпосылки к появлению компьютера формировались, наверное, с древних времен, однако нередко об

Типы компьютеров: персональные, микроконтроллеры, серверы, мейнфреймы и др.
Фотографии к статье взяты с проекта Wikipedia Персональные компьютеры, знакомые большинству людей, являются далеко не единственным типом вычислительных машин. Обычно компьютеры

Игровые компьютеры
По сравнению с персональными вычислительными машинами у игровых компьютеров увеличены мультимед

Микроконтроллеры
Микроконтроллеры устанавливаются на различные бытовые и технические устройства (сотовые телефон

Серверы
Серверы отличаются от ПК лишь своей мощностью (серверы мощнее) и необязательностью присутствия

Мейнфреймы
Мейнфреймы представляют собой большие компьютеры (с комнату), производящие централизованную обр

История персональных компьютеров
С 1975 г. в США было начато серийное производство персональных компьютеров (ПК). Это событие часто называют второй информационной революцией (первой информационной революцией считается появление пе

Принципы фон Неймана
1. Использование двоичной системы счисления в вычислительных машинах. Преимущество перед десятичной системой счисления заключается в том, что устройства можно делать достаточно про

Как работает машина фон Неймана
Машина фон Неймана состоит из запоминающего устройства (памяти) - ЗУ, арифметико-логи

Основные принципы работы компьютера
Компьютер – это техническое средство преобразования информации, в основу работы которого заложены те же принципы обработки электрических сигналов, что и в любом электронном устройстве: 1.

Описание и назначение процессоров
На самом деле то, что мы сегодня называем процессором, правильно называть микропроцессором. Разница есть и определяется видом устройства и его историческим развитием. Первый процессор (Int

Устройство процессора
Ключевыми компонентами процессора являются арифметико-логическое устройство (АЛУ), регистры и устройство управления. АЛУ выполнят основные математ

Работа процессора
Работает процессор под управлением программы, находящейся в оперативной памяти. (Работа процессора сложнее, чем это изображено на схеме выше. Например, данные и команды попадают в кэш не с

Характеристики процессора
Тактовая частота процессора на сегодняшний день измеряется в гигагерцах (ГГц), Ранее измерялось в мегагерцах (МГц). 1МГц = 1 миллиону тактов в секунду. Процессор «общается

Особенности работы ОЗУ
Оперативная память может сохранять данные лишь при включенном компьютере. Поэтому при его выключении обрабатываемые данные следует сохранять на жестком диске или другом носителе информации. При зап

Логическое устройство оперативной памяти
Оперативная память состоит их ячеек, каждая из которых имеет свой собственный адрес. Все ячейки содержат одинаковое число бит. Соседние ячейки имеют последовательные адреса. Адреса памяти также как

Типы оперативной памяти
Принято выделять два вида оперативной памяти: статическую (SRAM) и динамическую (DRAM). SRAM используется в качестве кэш-памяти процессора, а DRAM - непосредственно в роли оперативной памят

Вид модуля оперативной памяти
Внешне оперативная память персонального компьютера представляет собой модуль из микро

Контроллеры и шина
Для того, чтобы персональный компьютер мог работать, необходимо, чтобы в его оперативной памяти находилась программа и данные, и между ними происходил обмен. При работе программы часто бывает необх

Магнитные диски
Магнитные диски компьютера служат для длительного хранения информации (она не стирается при выключении ЭВМ). При этом в процессе работы данные могут удаляться, а другие записыватьс

Клавиатура
Клавиатура предназначена для ввода информации в компьютер. На ней можно выделить следующие группы клавиш: основную; вспомогательную; группу клавиш

Периферийные устройства персонального компьютера
Современные персональные компьютеры обычно имеют в своем распоряжении множество периферийных устройств. Периферийные устройства – это любые дополнительные и вспомогательны

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги