Нейрокомпьютеры

Нейрокомпьютеры - это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов частного вида - нейронов с полным отказом от булевских элементов типа И, ИЛИ, НЕ. Преимущества нейрокомпьютера по сравнению с обычными компьютерами.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид доклад
Язык русский
Дата добавления 20.12.2011
Размер файла 15,1 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Нейрокомпьютеры

нейрокомпьютер

Нейрокомпьютеры - это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов частного вида - нейронов с полным отказом от булевских элементов типа И, ИЛИ, НЕ. В отличие от классических методов решения задач нейрокомпьютеры реализуют алгоритмы решения задач, представленные в виде нейронных сетей. Это ограничение позволяет разрабатывать алгоритмы, потенциально более параллельные, чем любая другая их физическая реализация.

Нейросетевая тематика является междисциплинарной, что обусловило значительные разночтения в общих терминологических подходах. Нейросетевой тематикой занимаются как разработчики вычислительных систем и программисты, так и специалисты в области медицины, финансово-экономические работники, химики, физики и т.п. (т.е. все кому не лень).

Некоторые наиболее устоявшиеся определения нейрокомпьютера

Научное направление

Определение нейровычислительной системы

1

Математическая статистика

Нейрокомпьютер - это вычислительная система автоматически формирующая описание характеристик случайных процессов или их совокупности, имеющих сложные, зачастую многомодальные или вообще априори неизвестные функции распределения.

2

Математическая логика

Нейрокомпьютер - это вычислительная система алгоритм работы которой представлен логической сетью элементов частного вида - нейронов, с полным отказом от булевых элементов типа И, ИЛИ, НЕ.

3

Пороговая логика

Нейрокомпьютер - это вычислительная система, алгоритм решения задач в которой представлен в виде сети пороговых элементов с динамически перестраиваемыми коэффициентами и алгоритмами настройки, независимыми от размерности сети пороговых элементов и их входного пространства

4.

Вычислительная техника

Нейрокомпьютер - это вычислительная система с MSIMD архитектурой, в которой процессорный элемент однородной структуры упрощен до уровня нейрона, резко усложнены связи между элементами и программирование перенесено на изменение весовых коэффициентов связей между процессорными элементами.

5.

Медицина (нейробиологический подход)

Нейрокомпьютер - это вычислительная система представляющая собой модель взаимодействия клеточного ядра, аксонов и дендридов, связанных синаптическими связями (синапсами) (т.е. модель биохимических процессов протекающих в нервных тканях).

6.

Экономика и финансы

Устоявшегося определения нет, но чаще всего под нейровычислителем понимают систему обеспечивающую параллельное выполнение “бизнес”-транзакций.

В дальнейшем под нейрокомпьютером будем понимать вычислительную систему с архитектурой MSIMD, в которой реализованы два принципиальных технических решения: упрощен до уровня нейрона процессорный элемент однородной структуры и резко усложнены связи между элементами; программирование вычислительной структуры перенесено на изменение весовых связей между процессорными элементами. По сравнению с обычными компьютерами нейрокомпьютеры обладают рядом преимуществ.

Во первых -- высокое быстродействие, связанное с тем, что алгоритмы нейроинформатики обладают высокой степенью параллельности.

Во вторых нейросистемы делаются очень устойчивыми к помехам и разрушениям. В третьих устойчивые и надежные нейросистемы могут создаваться из ненадежных элементов, имеющих значительный разброс параметров.

Несмотря на перечисленные выше преимущества эти устройства имеют ряд недостатков: Они создаются специально для решения конкретных задач, связанных с нелинейной логикой и теорией самоорганизации. Решение таких задач на обычных компьютерах возможно только численными методами. В силу своей уникальности эти устройства достаточно дорогостоящи.

Несмотря на недостатки, нейрокомпьютеры могут быть успешно использованы в различных областях народного хозяйства.

-- Управление в режиме реального времени: самолетами, ракетами и технологическими процессами непрерывного производства (металлургического, химического и др.);

-- Распознавание образов: человеческих лиц, букв и иероглифов, сигналов радара и сонара, отпечатков пальцев в криминалистике, заболеваний по симптомам (в медицине) и местностей, где следует искать полезные ископаемые (в геологии, по косвенным признакам);

Прогнозы: погоды, курса акций (и других финансовых показателей), исхода лечения, политических событий (в частности результатов выборов), поведения противников в военном конфликте и в экономическойконкуренции;

-- Оптимизация и поиск наилучших вариантов: при конструировании технических устройств, выборе экономической стратегии и при лечении больного.

Многие задачи, для решения которых используются нейронные сети, могут рассматриваться как частные случаи следующих основных проблем:

построение функции по конечному набору значений;

оптимизация;

построение отношений на множестве объектов;

распределенный поиск информации и ассоциативная память;

фильтрация;

сжатие информации;

идентификация динамических систем и управление ими;

нейросетевая реализация классических задач и алгоритмов вычислительной математики: решение систем линейных уравнений, решение задач математической физики сеточными методами и др.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Нейрокомпьютеры - это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов частного вида - нейронов с полным отказом от булевских элементов типа И, ИЛИ, НЕ. Нейронные сети. Биологический и искусственный нейрон - их связь.

    реферат [225,2 K], добавлен 04.06.2008

  • Нейрокомпьютеры и их применение в современном обществе. Некоторые характеризующие нейрокомпьютеры свойства. Задачи, решаемые с помощью нейрокомпьютеров. Типы искусственных нейронов. Классификация искусственных нейронных сетей, их достоинства и недостатки.

    курсовая работа [835,9 K], добавлен 17.06.2014

  • Описание алгоритма решения задачи графическим способом. Ввод элементов исходного массива в цикле. Нахождение определённых элементов. Сортировка элементов с помощью пузырькового метода. Разработка программы на языке Pascal. Поиск наибольшего элемента.

    лабораторная работа [123,5 K], добавлен 15.01.2014

  • Понятие искусственного интеллекта. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях. Распознавание образов и машинный перевод. Нейрокомпьютеры и сети. Экспертные системы, их структура,классификация и инструментальные средства построения.

    курсовая работа [922,1 K], добавлен 12.01.2009

  • Аналитический обзор программных средств для управления оздоровительным центром. Предметная область автоматизации и постановка задачи. Требования к разрабатываемой информационной системе. Алгоритм решения задачи, построение логической модели данных.

    дипломная работа [3,0 M], добавлен 19.01.2017

  • Описание алгоритма решения задачи по вычислению суммы элементов строк матрицы с использованием графического способа. Детализация укрупненной схемы алгоритма и разработка программы для решения задачи в среде Turbo Pascal. Листинг и тестирование программы.

    курсовая работа [446,0 K], добавлен 19.06.2014

  • Алгоритм и код программы для создания исходного двоичного файла чисел с произвольным количеством элементов, чтения из файла действительных восьмибайтных элементов и подсчёта общего количества элементов файла. Вывод результата работы программы на экран.

    контрольная работа [1,0 M], добавлен 23.11.2014

  • Описание входной и выходной информации. Определение связей информационных объектов и построение информационно-логической модели. Обобщенный алгоритм решения задачи и его декомпозиция на подзадачи. Описание реквизитов данной информационной системы.

    курсовая работа [1,7 M], добавлен 03.05.2013

  • Решение дифференциальных уравнений с частными производными. Метод конечных элементов, история развития, преимущества и недостатки. История разработки программной системы. Задачи, решаемые с помощью программного комплекса, области применения ANSYS.

    презентация [1,7 M], добавлен 07.03.2013

  • Процесс и порядок написания программы, реализующей графическое решение логической задачи (игры). Обзор аналогичных продуктов. Описание и алгоритм решения задачи. Структура программы, ее процедуры и функции. Настройка и руководство для пользователя.

    курсовая работа [35,7 K], добавлен 29.06.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.