
- •Опорний конспект лекцій
- •Напрям підготовки 6.050902 – Радіоелектронні апарати Освітньо-кваліфікаційний рівень - бакалавр 6.050902
- •Тема 1. Складні системи і принципи системотехніки.
- •Тема 2. Методологічні питання системного моделювання.
- •Тема 3. Моделі нейронних мереж. Навчання нейроподібної мережі. Фізичне та математичне моделювання на універсальних еом. Біологічний нейрон
- •Навчання штучної нейронної мережі
- •Архітектура з'єднань штучних нейронів
- •Навчання штучної нейронної мережі
- •Контрольоване навчання
- •Неконтрольоване навчання
- •Правила навчання
- •Правило Хеба
- •Правило Хопфілда
- •Правило "дельта"
- •Правило градієнтного спуску
- •Навчання методом змагання
- •Перцептрон Розенбалата
- •Алгоритм навчання одношарового перцептрона
- •Тема 4. Мережі з симетричними зв'язками. Ансамблеві нейроні мережі. Багатошарові мережі їх переваги. Моделювання функцій мозку за Хеббом.
- •Тема 5. Мережа Хопфілда.
- •Тема 6. Машина Больцмана.
- •Тема 7.Нейроний класифікатор Хеммінга.
- •Алгоритм нейронної мережі Хемінга.
- •Тема 8. Карти ознак Кохонена. Мережі з латеральним гальмуванням.
- •1.4.3. Мережі з латеральним гальмуванням.
- •Алгоритм нейронної мережі Кохонена.
- •Тема 9. Нейронна мережа art. Теорія адаптивного резонансу.
- •Тема 10. Теорія нечітких множин. Нечітка інформація. Нечіткі множини.
- •Нечіткі множини
- •Методи побудови функцій приналежності нечітких множин
- •Нечіткі множини в системах керування
- •Иллюстрация нечеткого вывода по Мамдани
- •Загальна структура нечіткого мікроконтролера
- •Основні етапи нечіткого виводу
- •Діаграма процесу нечіткого виводу
- •Формування бази правил системи нечіткого виводу
- •Тема 11. Нейрокомп'ютери і додатки. Реалізація нейрокомп’ютерів.
- •Тема 12. Перспективні технології нейрокомп’ютерів. Оптичні нейрокомп'ютери. Нейрокомп'ютери на пластині.
Тема 11. Нейрокомп'ютери і додатки. Реалізація нейрокомп’ютерів.
Реалізація нейрокомп’юторів. Програмні нейрокомп'ютери. Приклади програм, пакетів. Програмно-апаратні нейрокомп'ютори. Переваги в роботі. Спеціалізація нейрокомп'ютерів. Апаратні нейрокомп'ютори. Розробки апаратної реалізації нейронихмереж. Перспективи створення нових нейрокомп’юторів.Комерційні вироби і додатки. Поняття про особливу нейромережну технологію інформаційної обробки. Експертні системи і системи підтримки прийняття рішень. Сфери застосування технології нейроних мереж.
Нейрокомп'ютер - це обчислювальна система з архітектурою апаратного та програмного забезпечення, адекватного виконання алгоритмів, представлених у нейромережевому логічному базисі. Нейрокомп'ютери дають стандартний спосіб рішення багатьох нестандартних завдань. Один нейрокомп'ютер вирішить і цю задачу, і другу, і третю і не треба кожного разу проектувати спеціалізовану ЕОМ, нейрокомп'ютер зробить все сам і майже не гірше. Замість програмування навчання. Нейрокомп'ютер вчиться, потрібно лише формувати навчальні множини. Робота програміста заміняється новою роботою вчителя. Нейрокомп'ютери ефективні там, де потрібний аналог людської інтуїції, зокрема, для розпізнавання образів, читання рукописних текстів, підготовки аналітичних прогнозів, перекладу з однієї мови на іншу і т.п. Саме для таких задач звичайно важко скласти явний алгоритм. Нейронні мережі дозволяють створювати ефективне програмне та математичне забезпечення для комп'ютерів з високим ступенем розпаралелювання обробки. Нейрокомп'ютери "демократичні", як текстові процесори, тому з ними може працювати будь-який, навіть недосвідчений користувач.
Сучасні нейрокомп'ютери Багаторічні зусилля багатьох дослідницьких груп призвели до того, що до справжнього моменту накопичено велику кількість різних «правил навчання» і архітектур нейронних мереж, їх апаратних реалізацій і прийомів використання нейронних мереж для вирішення прикладних завдань. Основні правила виділення функціональних компонентів ідеального нейрокомп'ютера: Відносна функціональна відособленість: кожен компонент має чіткий набір функцій. Його взаємодія з іншими компонентами може бути описано у вигляді невеликого числа запитів. Можливість взаємозаміни різних реалізацій будь-якого компонента без зміни інших компонентів. Поступово складається ринок нейрокомп'ютерів. В даний час широко поширені різні високопараллельние нейро-прискорювачі (співпроцесори) для різних завдань. Моделей універсальних нейрокомп'ютерів на ринку мало почасти тому, що більшість з них реалізовані для спецпрімененій. Прикладами нейрокомп'ютерів є нейрокомп'ютер Synapse (Siemens, Німеччина), нейрокомп'ютер «Кремнієвий мозок» (створений в США за програмою «Електронний мозок", призначений для обробки аерокосмічних зображень, продуктивність 80 Пфлоп (80х10 ^ 15 операцій в секунду, обсяг дорівнює обсягу мозку людини, споживана потужність - 20 Вт), процесор NeuroMatrix. Видається спеціалізований науково-технічний журнал «Нейрокомп'ютери: розробка, застосування».