Sdfield> Реализация искусственных нейронных сетей (в нтц “Модуль”) icon

Sdfield> Реализация искусственных нейронных сетей (в нтц “Модуль”)



НазваниеSdfield> Реализация искусственных нейронных сетей (в нтц “Модуль”)
страница1/4
Дата конвертации10.08.2012
Размер375.23 Kb.
ТипДокументы
  1   2   3   4

25751508

Реализация искусственных нейронных сетей
(в НТЦ “Модуль”)


О.Ю. Аксенов


Реализация искусственных нейронных сетей
(в НТЦ “Модуль”) 1




Введение


История исследования искусственных нейронных сетей (ИНС) насчитывает уже около 50 лет. За это время интерес к ИНС то возрастал, то ослабевал. Однако число публикаций, посвященных ИНС, и сообщений о создании прикладных систем с использованием ИНС неуклонно растет. ИНС зарекомендовали себя в качестве полезного инструмента во многих приложениях [1], которые можно рассматривать как системы обработки информации.

В литературе имеется множество как работ, посвященных отдельным реализациям ИНС различных авторов, так и обзоров, рассматривающих различные направления создания систем обработки информации с использованием ИНС. Однако все это многообразие информации дает несколько мозаичное представление о данной теме.

Поэтому в настоящей работе вопросы практической реализации ИНС будут рассматриваться на базе опыта, накопленного отдельным разработчиком в ходе создания систем обработки изображений с использованием ИНС. Такой подход, конечно, в некотором роде сужает предмет рассмотрения, ограничивая его только теми парадигмами и приложениями ИНС, которые нашли применение в конкретных разработках. Зато он позволит проиллюстрировать как проверенные практикой подходы, так и их гносеологию. И в целом создать пусть и не всеобъемлющую (базирующуюся на опыте только отдельного разработчика, хотя и с ретроспективой), но законченную картину создания приложений определенного класса с использованием ИНС.

В области ИНС работают и отдельные исследователи и коллективы. Один из таких коллективов – НТЦ “Модуль”, где в ходе многолетних исследований были выработаны свои подходы к практическому использованию ИНС.

Таки образом цель настоящего материала заключается в том, чтобы продемонстрировать подходы к реализации систем обработки информации, в том числе и на базе ИНС, выработанные в ходе работ, провидимых в НТЦ “Модуль”. Кроме того – высветить проблемы, встающие пред разработчиками аппаратных реализаций ИНС, по возможности, предложить пути их решения.
^

ИНС в системе обработки информации


Главная цель, ради которой тут рассматриваются ИНС – создание приложений. Под приложением понимается законченный аппаратно-программный комплекс, решающий конкретные прикладные задачи, который можно рассматривать как систему обработки информации. В такой системе ИНС могут быть одним из некоторой совокупности методов обработки информации. При таком подходе место ИНС в структуре прикладной системы обработки информации отображает Рисунок 1.





^ Рисунок 1. Место ИНС в системе обработки информации.

Так, например, для системы обработки изображения вводом информации может быть реализован посредством видеокамеры, вывод – на основании монитора, отображающего результаты обработи. Подобное обрамление ИНС влияет на выбор аппаратной платформы, которая должна оказаться одинаково удобной как для воспроизведения ИНС, так и для стыковки с другими частями системы обработки информации.

При подобном подходе к ИНС как к составной части системы обработки информации ее практическая реализация связана с решением таких задач, как:

  • определение структуры обработки информации и места ИНС в ней;

  • выбор аппаратной платформы для реализации;

  • выбор парадигмы ИНС;

  • разработка методики подготовки ИНС к работе (подготовки исходных данных и собственно обучения ИНС).

Первая из этих задач связана с определением роли (удельного веса), которую ИНС должна играть в процессе обработки информации. В значительной мере решение этой задачи опирается на успехи, достигнутые к настоящему времени в области обработки информации на базе ИНС. Однако вопросы практической реализации определяют то, что первой будет рассмотрена проблема выбора аппаратной платформы реализации ИНС.
^

Выбор аппаратной базы


При аппаратной реализация ИНС возможны два подхода:

  • использование нейровычислителей – аппаратное моделирование структуры ИНС;

  • применение нейроэмуляторов – программное моделирование вычислительного процесса в ИНС.

Очевидно, при реализации прикладных задач последний подход более перспективен в силу своей универсальности. Поэтому дальнейшее рассмотрение будет вестись именно применительно к этому подходу.

Использование ИНС можно рассматривать как один из способов обработки информации. В этой трактовке реализация ИНС представляет собой создание некоторого устройства, реализующего соответствующие вычисления. Эти вычисления могут быть выполнены как в аналоговой, так и в цифровой форме. Первый вариант наиболее характерен для реализаций ИНС прошлых лет. Современное развитие цифровой вычислительной техники определяет преимущественное применение цифровых вычислительных устройств.

Если говорить о цифровой реализации ИНС, то отдельный нейрон можно рассматривать как некоторый элементарный вычислитель (процессор). Весовые коэффициенты (синапсы) при этом будут множителями, на которые следует умножать соответствующие входные сигналы.

Очевидно, подобную схему вычислений легко реализовать, например, на современном персональном компьютере (ПК). В данном случае процессор ПК последовательно во времени будет выполнять вычисления, соответствующие каждому из нейронов ИНС, а весовые коэффициенты, а также входные и выходные сигналы нейронов будут храниться в памяти ПК. Такой способ реализации ИНС зачастую называют эмуляцией ИНС на ПК.

При реализации приложений практические потребности, зачастую не позволяют использовать указанный путь реализации ИНС, поскольку может оказаться, что:

  • производительность ПК недостаточна, чтобы реализовать все необходимые операции с требуемым темпом;

  • габариты (устойчивость к внешним условиям, масса, энергопотребление и т.п.) ПК не удовлетворяют требованиям, предъявляемым в данном приложении.

В этих случаях говорят о необходимости аппаратной поддержки вычислений.

Десятилетие назад, когда ПК только начинали свое победоносное шествие, наиболее актуальной являлась даже не вторая, а первая из указанных причин. Следует сразу оговориться, что в данном контексте существующие тогда «большие» вычислительные машины в качестве альтернативы ПК не рассматриваются, поскольку заведомо не подходят для создания приложений по критерию цены, габаритов, мобильности (и т.п.)

В эпоху относительно малопроизводительных ПК основной путь преодоления этого их недостатка заключался в использовании многопроцессорных устройств. Этот подход будет рассмотрен ниже, в частности, когда речь пойдет об ускорительных платах.

К настоящему времени производительность ПК многократно возросла. Появились также ПК в «защищенном», например, в индустриальном исполнении, снявшие отчасти проблемы с работой систем обработки информации в жестких условиях эксплуатации. Но возросли и потребные производительности, поскольку по мере развития систем обработки информации, задачи, которые ставятся перед ними, существенно усложняются. В итоге путь добавления производительности ПК за счет установки в него дополнительных вычислительных устройств, например ускорительных плат, сохраняет актуальность и в настоящее время.

С другой стороны, современный уровень цифровой вычислительной техники позволяет сейчас создавать устройства, обладающие как довольно высокой производительностью, так и способные удовлетворить специфические требования по габаритам, устойчивости к внешним условиям и т.п., выдвигаемые различными приложениями.

Таим образом, для исследовательских работ в области ИНС в настоящее время вполне применима стандартная аппаратная база в виде ПК. Однако, для создания приложений, решающих практические задачи, требуется создание специализированных аппаратных средств (Рисунок 2).

Другими словами, представляется актуальным использования для реализации ИНС аппаратного нейроэмулятора на базе цифрового вычислителя – процессора или нескольких процессоров, работающих совместно. При создании прикладных систем в качестве аппаратной базы зачастую целесообразно использовать специализированный вычислитель.



Рисунок 2. Аппаратная база прикладных ИНС
  1   2   3   4




Похожие:

Sdfield> Реализация искусственных нейронных сетей (в нтц “Модуль”) iconSdfield> Реализация искусственных нейронных сетей (в нтц “Модуль”)
Инс то возрастал, то ослабевал. Однако число публикаций, посвященных инс, и сообщений о создании прикладных систем с использованием...
Sdfield> Реализация искусственных нейронных сетей (в нтц “Модуль”) iconЦой Ю. Р., Спицын В. Г. Кафедра вычислительной техники
Трехэтапная обработка цифровых изображений с использованием эволюционирующих искусственных нейронных сетей*
Sdfield> Реализация искусственных нейронных сетей (в нтц “Модуль”) iconДокументы
1. /Применение нейронных сетей для управления ценовой политикой предприятия.doc
Sdfield> Реализация искусственных нейронных сетей (в нтц “Модуль”) iconДокументы
1. /Применение нейронных сетей для управления ценовой политикой предприятия.doc
Sdfield> Реализация искусственных нейронных сетей (в нтц “Модуль”) iconВозможности социальных сетей – развитие духа и потребности тела
...
Sdfield> Реализация искусственных нейронных сетей (в нтц “Модуль”) iconПояснительные и прогностические модели группообразующих сетей
Аннотация. Статья посвящена анализу группообразующих социальных сетей общественно-политической направленности, призванных содействовать...
Sdfield> Реализация искусственных нейронных сетей (в нтц “Модуль”) iconВозможность использования искусственных спутников Земли для обнаружения гравитационных волн
Солнечной системы, который показала, что энергия планет солнечной на орбите их движения является величиной квантовой также как и...
Sdfield> Реализация искусственных нейронных сетей (в нтц “Модуль”) iconСоциокибернетика группообразующих виртуальных сетей: сущностные категории и модели
Аннотация. Статья из серии, посвященной анализу группообразующих социальных сетей общественно-политической направленности, призванных...
Sdfield> Реализация искусственных нейронных сетей (в нтц “Модуль”) iconДокументы
1. /Эволюция нейронных систем.doc
Sdfield> Реализация искусственных нейронных сетей (в нтц “Модуль”) iconСравнительный анализ социально-сетевых проектов
Представлен сравнительный анализ социальных Интернет-проектов, а именно популярных социальных сетей коммерческого назначения, сетей...
Разместите кнопку на своём сайте:
Документы


База данных защищена авторским правом ©podelise.ru 2000-2014
При копировании материала обязательно указание активной ссылки открытой для индексации.
обратиться к администрации
Документы

Разработка сайта — Веб студия Адаманов