Неирокомпьюторы
Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Российский государственный профессионально-педагогический университет»
Машиностроительный институт
кафедра сварочного производства и методике профессионального обучения
Контрольная работа
На тему : Нейрокомпьютеры
Выполнил
студент гр. ЗСМ-103 Е.А.Харламов
Проверил
Екатеринбург 2013
Содержание
1. История нейрокомпьютеров 5
2. Нейронные сети и их модели 7
2.1. Искусственный нейрон 7
2.2. Модель Маккалоха 8
2.3. Модель Розенблата 9
2.4. Модель Хопфилда 10
2.5. Модель сети с обратным распространением 11
3. Способы реализации нейронных сетей 12
Заключение 14
4. Редактор формул Equation Editor 15
5. Таблица MS Word 16
Список литературы 17
Введение
Прошло уже много лет с того момента, когда появилась первая ЭВМ. За это время сменилось уже несколько поколений вычислительных машин. Менялись элементная база, конструктивные решения, языки программирования, программное обеспечение, но основы архитектуры, заложенные при создании машин первого поколения, практически без изменения перешли на машины последующих и успешно работают до настоящего времени. Нет сомнений, что идеи машин первого поколения ещё послужат человеку. Однако всё настоятельнее требуются системы, наделённые элементами интеллекта при обработке колоссального объёма информации и в то же время работающие в темпе управляемых процессов.
В таких прикладных областях деятельности человека, как космология, молекулярная биология, гидрология, охрана окружающей среды, медицина, экономика и многих других, сформулированы проблемы, решение которых потребует вычислительных машин, обладающих колоссальными ресурсами. На сегодняшний день высокие технические характеристики реализуются только с помощью дорогостоящих уникальных архитектур от CRAY, SGI, Fujitsu, Hitachi с несколькими тысячами процессоров.
В настоящее время разработаны методы достижения высокого быстродействия, которые охватывают все уровни проектирования вычислительных систем. На самом нижнем уровне – это передовая технология конструирования и изготовления быстродействующей элементной базы и плат с высокой плотностью монтажа. Теоретически совершенствование элементной базы – самый простой метод повышения производительности вычислительных систем. Однако на практике он приводит к существенному удорожанию новых разработок. Следовательно, требуется разработка новых принципов вычислений, позволяющих ставить и решать задачи подобного типа, а также способных значительно повысить скорость обработки традиционных вычислительных алгоритмов. К числу новых направлений можно отнести и нейрокомпьютеры.
Нейрокомпьютинг - это научное направление, занимающееся разработкой вычислительных систем - нейрокомпьютеров, которые состоят из большого числа параллельно работающих простых вычислительных элементов (нейронов). Элементы связаны между собой, образуя нейронную сеть. Они выполняют единообразные вычислительные действия и не требуют внешнего управления. Большое число параллельно работающих вычислительных элементов обеспечивают высокое быстродействие.
В настоящее время разработка нейрокомпьютеров ведется в большинстве промышленно развитых стран. Нейрокомпьютеры позволяют с высокой эффективностью решать целый ряд интеллектуальных задач. Это задачи распознавания образов, адаптивного управления, прогнозирования, диагностики и т.д.
Нейрокомпьютеры отличаются от ЭВМ предыдущих поколений не просто большими возможностями. Принципиально меняется способ использования машины. Место программирования занимает обучение, нейрокомпьютер учится решать задачи [1].