Способы реализации нейронных сетей

Нейронные сети обычно реализуются двумя способами:

1. Программный;

2. Аппаратный.

Вариантами аппаратной реализации являются нейрокомпьютеры, нейроплаты и нейронные БИС специального значения.

Одна из самых простых и дешевых – MD1220 (фирма Micro Devices). Эта БИС реализует сеть с 8 нейронами и 120 синапсами.

Устройства Adaptive Solution (USA) и Hitachi (Japan). Скорость обработки у Adaptive Solution – 1,2 млрд. мнс/с (межнейронных соединений с секунду).

NETSIM – нейрокомпьютер на базе процессоров 80188, производительность 450 млн. мнс/с.

Программная реализация нейронных сетей является более дешевой.

Программные продукты:

- Brain Maker, фирма CSS;

- Loral Space Systems – по заказу NASA.

Практическое применение нейросетевых технологий

Практическое применение нейросетевых технологий целесообразно при решении задач, у которых имеются следующие признаки:

1) Отсутствие алгоритма решения задач, но есть масса примеров;

2) Наличие большого числа входной информации, характеризующих исследуемую проблему;

3) Зашумленность, частичная противоречивость, неполнота или избыточность исходных данных.

Применение:

С помощью нейросистем решают широкий круг неформализованных задач: контроль воздушного пространства, вскрытие шифра, целенаведение ракет, моделирование развития военных действий, моделирование экономических процессов, выбор оптимального алгоритма планирования действий.

Преимущества нейросетей:

1) Способность обучаться на множестве примеров, в тех случаях, когда неизвестны закономерности, отсутствуют зависимости между входными и выходными данными;

2) Нейронные сети способны успешно решать задачи, опираясь на неполную, искаженную, зашумленную и внутренне противоречивую входную информацию;

3) Для использования методов корреляционного анализа необходим профессионал-математик. А при использовании обученной сети, высокий уровень не требуется;

4) Нейросетевые пакеты позволяют легко подключаться к базе данных, электронной почте и автоматизировать процесс ввода и обработки первичной информации.

5) Внутренний параллелизм, который присущ нейросетям, позволяет практически безгранично наращивать мощность нейросистемы, т.е. можно начать с простого дешевого пакета, потом перейти на профессиональный пакет, потом добавить плату-ускоритель, потом перейти на специальный нейрокомпьютер и все это с гарантией полной преемственности созданного ранее программного обеспечения.