61. Способы реализации нейронных сетей. Примеры реализации нейрокомпьютеров.

Искусственные НС реализуются на программном, аппаратно-программном и аппаратном уровне. При этом могут использоваться как типовые ЭВМ последовательного принципа действия, начиная с персональных компьютеров, рабочих станции и кончая суперЭВМ типа CRAY, CYBER и т.п., так и параллельные ЭВМ (например, ComputingSurface, BBNButterfly и др.), а также специализированные нейрокомпьютеры, аппаратно реализующие НС (цифровые, аналоговые оптоэлектронные и др.).

К основным способам аппаратной реализации НС относятся:

1. цифровые нейрочипы – вычислительные системы, включающие комплекс цифровых специализированных процессоров и память для хранения синаптических карт, реализованных в виде чипа.

2. аналоговые нейрочипы – СБИС для реализации НК. Обработка сигналов производится в аналоговом виде;оптические и оптоэлектронные нейрочипы – вычислительные системы, ориентированные на оптическую обработку информации.НК на базе транспьютеров – вычислительные системы, ядром которых являются транспьютеры, выполняющие параллельные вычисления.

1. Нейрокомпьютеры на базе транспьютеров.

Транспьютер (transputer = TRANSmitterandcomPUTER ) – высокопроизводительный микропроцессор предназначенный для выполнения параллельных вычислений. Этот микропроцессор имеет две главные особенности:

1. в него встроены 4 последовательных интерфейса связи, работающих независимо друг от друга и независимо от центрального процессора

2. в нем имеется аппаратная поддержка параллельного программирования, реализован микропрограммно планировщик вычислительных процессов, распределяющий процессорное время между конкурирующими вычислительными процессами.

2. Оптические нейрокомпьютеры.Работы по реализации оптических компьютеров ведутся давно. С помощью таких компьютеров можно проводить матричные вычисления с высокой скоростью, причем вычисления могут выполняться параллельно. Поэтому не случайно, что именно на базе оптических компьютеров разрабатываются перспективные оптические нейрокомпьютеры.

При реализации НК в виде оптических систем решается проблема соединения нейронов между собой с помощью световых лучей. При этом не требуется изоляции между связями, так как световые потоки проходят один сквозь другой без взаимного влияния. Плотность путей передачи информации при этом ограничивается следующими факторами:

1. размерами источников света;

2. дивергенцией источников света;

3. размерами детектора (приемника).

Наиболее массовой операцией, выполняющейся в нейрокомпьютерах, является операция умножения вектора на матрицу, одна операция умножения в каждом слое.

Запишем основные вычисления, которые необходимо выполнить длякаждого слоя:

, ,где– вектор-строка;– входной вектор-строкадляслоя;– прямоугольнаяматрица весовых коэффициентов;– выходной вектор-строкаслоя,– нелинейная вектор-функция.