Нейрокомпьютеры

•Нейронная сеть - совокупность элементарных преобразователей информации, называемых "нейронами", которые определенным образом соединены друг с другом каналами обмена информации – «синаптическими связями»

•Нейрон представляет собой элементарный процессор, характеризующийся входным и выходным состоянием, передаточной функцией

(функция активации) и локальной памятью

• Состояния нейронов изменяются в процессе функционирования и составляют кратковременную память нейросети.

•Каждый нейрон вычисляет взвешенную сумму пришедших к нему по синапсам сигналов и производит над ней нелинейное преобразование.

•При пересылке по синапсам сигналы умножаются на некоторый весовой коэффициент.

•В распределении весовых коэффициентов заключается информация, хранящаяся в ассоциативной памяти НС.

•Основным элементом проектирования сети является ее обучение. При обучении и переобучении НС ее весовые коэффициенты изменяются. Однако они остаются постоянными при функционировании нейросети, формируя долговременную память.

Нейросеть (НС)

•НС может состоять из одного слоя, из двух, из трех и большего числа слоев.

•Число входов НС определяет размерность гиперпространства, в котором входные сигналы могут быть представлены точками или гиперобластями из близко расположенных точек.

•Количество нейронов в слое сети определяет число гиперплоскостей в гиперпространстве.

•Вычисление взвешенных сумм и выполнение нелинейного преобразования позволяют определить, с какой стороны от той или иной гиперплоскости находится точка входного сигнала в гиперпространстве.

Достоинства НС

•не требуют детализированной разработки программного обеспечения и открывают возможности решения задач, для которых отсутствуют теоретические модели или эвристические правила, определяющие алгоритм решения.

•обладают способностью адаптироваться к изменениям условий функционирования, в том числе к возникновению заранее непредусмотренных факторов.

•по своей природе НС являются системами с очень высоким уровнем параллелизма.

•Нейрокомпьютер — устройство переработки информации на основе принципов работы естественных нейронных систем

•Преимущества нейрокомпьютеров:

–Все алгоритмы нейроинформатики высокопараллельны, что само по себе является залогом высокого быстродействия.

–Нейросистемы можно сделать устойчивыми к помехам и разрушениям.

–Устойчивые и надежные нейросистемы могут создаваться и из ненадежных элементов, имеющих значительный разброс параметров.

История

•Первые нейрокомпьютеры - перцептроны Розенблатта Марк-1 (1958) и Тобермори (1964)

•Адалин (адаптивный сумматор, обучающийся по формуле Уидроу) разработан Уидроу и Хоффом в 1960 (в настоящее время Адалин является стандартным элементом многих систем обработки сигналов и связи)

•Идея нейробионики (создания технических средств на нейропринципах) интенсивно реализовывались в начале 1980х годов.

•Теоретические разработки 1980х годов по теории нейронных сетей (сети Хопфилда, сети Кохонена, метод обратного распространения ошибки)

Рынок нейрокомпьютеров

•Нейрокомпьютер Synapse (Siemens, Германия)

•Нейрокомпьютер “Силиконовый мозг” (создан в США по программе “Электронный мозг” и предназначен для обработки аэрокосмических изображений)

•Широко распространены высокопараллельные нейроускорители (сопроцессоры) для различных задач

Области применения

нейрокомпьютеров

•Управление в реальном времени.

•Распознавание образов.

•Прогнозирование в реальном времени.

•Оптимизация — поиск наилучших вариантов.

•Обработка сигналов при наличии больших шумов.

•Протезирование (“умные протезы”) и усиление естественных функций, в том числе — за счёт прямого подключения нервной системы человека к компьютерам.

•Психодиагностика

Квантовые компьютеры

•Квантовый компьютер — вычислительное устройство, которое путем выполнения квантовых алгоритмов существенно использует при работе квантовомеханические эффекты, такие как квантовый параллелизм и квантовая запутанность (принцип “двойственности” или неопределенности Гейзенберга)

•Квантовый параллелизм - данные в процессе вычислений представляют собой квантовую информацию, которая по окончании процесса преобразуется в классическую путём измерения конечного состояния квантового регистра

•Квантовая запутанность - Вообразите атом, который мог бы подвергнуться радиоактивному распаду в определенный промежуток времени. Или не мог бы. Мы можем ожидать, что у этого атома есть только два возможных состояния: «распад» и «не распад», но в квантовой механике у атома может быть некое объединенное состояние — “распада — не распада”, то есть ни то, ни другое, а как бы между. Вот это состояние и называется «суперпозицией».

•При построении квантового компьютера вместо микросхем используются элементарные частицы, что со временем должно резко уменьшить размеры и многократно поднять производительность.