Нейрокомпьютеры. Нейронная сеть.

Содержание:

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 реализуется только с помощью дорогостоящих уникальных архитектур от CRAY, SGI, Fujitsu, Hitachi с несколькими тысячами процессоров.

В настоящее время концептуально 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.

Исходя из этого, мне стало интересно, из чего состоит нейрокомпьютер, что такое нейронная сеть и сможет ли нейронный компьютер затмить человеческий разум?

1. Основная часть

1.1.Что такое 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. Как следствие этого введены специфические связи между элементами, которые являются предметом отдельного рассмотрения. 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.

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.

Общее определение нейрокомпьютера может быть представлено в следующем виде:

Нейрокомпьютер — это вычислительная система с архитектурой аппаратного и программного обеспечения, адекватной выполнению алгоритмов, представленных в нейросетевом логическом базисе

1.2. Нейронная сеть

Нейрон (нервная клетка) является особой биологической клеткой, которая обрабатывает информацию (рис. 1). Она состоит из тела клетки (cell body), или сомы (soma), и двух типов внешних древоподобных ветвей: аксона (axon) и дендритов (dendrites). Тело клетки включает ядро (nucleus), которое содержит информацию о наследственных свойствах, и плазму, обладающую молекулярными средствами для производства необходимых нейрону материалов. Нейрон получает сигналы (импульсы) от других нейронов через дендриты (приемники) и передает сигналы, сгенерированные телом клетки, вдоль аксона (передатчик), который в конце разветвляется на волокна (strands). На окончаниях этих волокон находятся синапсы (synapses).

Синапс является элементарной структурой и функциональным узлом между двумя нейронами (волокно аксона одного нейрона и дендрит другого). Когда импульс достигает синаптического окончания, высвобождаются определенные химические вещества, называемые нейротрансмиттерами. Нейротрансмиттеры диффундируют через синаптическую щель, возбуждая или затормаживая, в зависимости от типа синапса, способность нейрона-приемника генерировать электрические импульсы. Результативность синапса может настраиваться проходящими через него сигналами, так что синапсы могут обучаться в зависимости от активности процессов, в которых они участвуют. Эта зависимость от предыстории действует как память, которая, возможно, ответственна за память человека.

Искусственный нейрон является структурной единицей искусственной нейронной сети и представляет собой аналог биологического нейрона.

С математической точки зрения искусственный нейрон — это сумматор всех входящих сигналов, применяющий к полученной взвешенной сумме некоторую простую, в общем случае, нелинейную функцию, непрерывную на всей области определения. Обычно, данная функция монотонно возрастает. Полученный результат посылается на единственный выход.

Искусственные нейроны (в дальнейшем нейроны) объединяются между собой определенным образом, образуя искусственную нейронную сеть. Каждый нейрон характеризуется своим текущим состоянием по аналогии с нервными клетками головного мозга, которые могут быть возбуждены или заторможены. Он обладает группой синапсов – однонаправленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов, а также имеет аксон – выходную связь данного нейрона, с которой сигнал поступает на синапсы следующих нейронов.

Нейро́нная сеть (также искусственная нейронная сеть, ИНС) — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.

Говоря простым языком, нейронные сети – это сложные математические модели, принцип работы которых максимально приближен к принципу работы нервных клеток у животных.
Нейрон – это элемент нейросети, который можно визуализировать как коробочку с несколькими входными и одним выходным отверстием. Синапсы(сигналы) имеют свой вес, преобладание которого формирует исходящий из нейрона сигнал. Именно сеть таких синапсов и формирует нейросетевой комплекс.

Нейросети используются, например, в машинном обучении, выполняя различные прикладные задачи. В данном случае нейросеть используется как способ распознавания образов.

Применение нейросетей в математике позволяет решать сложные задачи с многими входными параметрами. Они также используются и в робототехнике, реализуя некоторые системы адаптивного управления устройством.
Одна из главных областей использования – искусственный интеллект. Здесь нейросеть является главным элементом в моделировании ИИ при помощи различных вычислительных формул.

Теперь самое чумовое в нейронной сети-это способность обучаться.

Одним из главных преимуществ нейросети над другими алгоритмами, является способность последовательного обучения нейросети. Если говорить простым языком, процесс обучения подразумевает собой нахождение новых связей между нейронами, а также нахождение зависимостей между элементами цепи.

Нейронный процессор

Нейронный процессор (англ. Neural Processing Unit, NPU или ИИ-ускоритель англ. AI accelerator)  — это специализированный класс микропроцессоров и сопроцессоров (часто являющихся специализированной интегральной схемой), используемый для аппаратного ускорения работы алгоритмов искусственных нейронных сетей, компьютерного зрения, распознавания по голосу, машинного обучения и других методов искусственного интеллекта.

Нейронные процессоры относятся к вычислительной технике и используются для аппаратного ускорения эмуляции работы нейронных сетей и цифровой обработки сигналов в режиме реального времени. Как правило, нейропроцессор содержит регистры, блоки памяти магазинного типа, коммутатор и вычислительное устройство, содержащее матрицу умножения, дешифраторы, триггеры и мультиплексоры.

Заключение

В заключении могу сказать нейросетям еще очень и очень далеко до уровня мозга человека. Однако они уже сейчас являются очень эффективным инструментом во многих сферах: системы управления, распознавание изображений, робототехника и т.д.

Постоянное развитие нейросетей, и, в частности, искусственного интеллекта, привлекает огромные средства в этот рынок. Более того, перспективность искусственного интеллекта создает огромное количество рабочих мест для квалифицированных специалистов. Именно нейросетями занимаются как гиганты-корпорации Google, Microsoft, Amazon, так и многочисленные стартапы со всего мира.

Список литературы

https://www.bestreferat.ru/

https://zen.yandex.ru/t/реферат

https://neuronus.com/theory/nn/150-iskusstvennyj-nejron.html