Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Курсач 5-ого курса.pdf
Скачиваний:
10
Добавлен:
27.03.2015
Размер:
346.58 Кб
Скачать

Министерство образования и науки Российской Федерации

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет им. Н. И.

Лобачевского»

Факультет вычислительной математики и кибернетики

Кафедра математического обеспечения ЭВМ

Направление «Компьютерная графика»

КУРСОВАЯ РАБОТА

Тема:

«Гетерогенные вычисления в моделях биологических нейросетей»

Выполнил: студент группы 85М22 Решетников А. Н.

Подпись

Научный руководитель:

профессор, д.т.н. Турлапов В. Е. Подпись

Нижний Новгород

2011

 

Содержание

 

Введение.............................................................................................................................................

3

1.

Возможные модели функционирования биологической нейронной сети..............................

5

2.

Математические модели, положенные в основу рассматриваемого подхода........................

7

 

2.1. Изменение мембранного потенциала...................................................................................

7

 

2.2. Кратковременная синаптическая пластичность..................................................................

8

 

2.3. Долговременная синаптическая пластичность....................................................................

9

3.

Программная реализация............................................................................................................

11

4.

Повышение производительности вычислений.........................................................................

13

Заключение.......................................................................................................................................

15

Литература .......................................................................................................................................

16

Приложение......................................................................................................................................

17

2

Введение

Не так давно учёным впервые удалось вырастить искусственные нервные клетки. Однако главный вопрос после этого состоит в том, что делать с этими клетками в дальнейшем: как использовать их в практических целях и доказать терапевтический эффект от их внедрения? Перед тем как делать какие-либо выводы по поводу их полезности, необходимо проверить и более детально изучить явления, протекающие в процессе их роста

ивзаимодействия друг с другом.

Вобзорной статье А. В. Савельева «На пути к общей теории нейросетей. К вопросу о сложности» [1] приведены результаты исследования нейронных сетей, принципиально неадекватных их биологическим аналогам. На основе открытой гиперсложности биологических нейронов, превышающей сложность построенных на сегодня искусственных нейронных сетей и не сводимой к ней, автором статьи показана возможность обобщения известной на сегодня теории нейронных сетей, которая может иметь следствием совершенно иной принцип организации архитектуры нейрокомпьютеров.

Внастоящее время также становится очевидным, что дальнейшее развитие различных аспектов проблем автоматического управления сложными системами невозможно без объединения усилий технических и биологических наук. Для осуществления управления сложными системами и объектами также активно применяются нейронные сети.

Уже давно существует довольно много моделей искусственных нейронных сетей. Однако современный подход к созданию нейросистем проходит эволюцию в направлении отдаления их функционирования от реальных биологических аналогов. Для моделирования современных нейросистем используется сильно упрощенная модель базового элемента (нейрона). Поэтому, чтобы перейти к модели нейрона, более приближенной к биологическому аналогу, необходимо изменить подход и обратиться к исследованиям базовых элементов коры головного мозга человека, а эта область на данный момент исследована недостаточно полно. Существует мало моделей, более-менее адекватно описывающих динамику биологических нейронных сетей; при этом, чем сложнее модель, тем более затратной она будет в вычислительном плане. Любые исследования здесь очень важны для использования в современных технологиях.

Исходя из всего вышесказанного, сегодня становится необходимостью получение принципиально новых математических моделей биологических нейронов и нейронных сетей на их основе за счёт использования последних достижений нейробиологии и нейрофизиологии.

3

Целью данной работы является рассмотрение одной из известных моделей функционирования биологической нейронной сети, а также её анализ на предмет возможности повышения производительности вычислений с использованием графических процессоров (GPU). При этом для распараллеливания вычислений предполагается использовать 2 разных технологии: CUDA и OpenCL.

4

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]