2020-01-14
446
Введение
Несмотря на то, что нейронные сети как научно-технический объект существуют более полувека, основные способы их практической реализации ограничиваются областью программного моделирования в различных средах визуального (и не визуального) проектирования. Программные реализации преобладают над аппаратными. Кроме того, аппаратные реализации вследствие своей относительной дороговизны до сих пор не имеют повсеместного распространения. Однако их удельный вес в общем количестве мировых технологических разработок неуклонно растет. Впереди планеты всей в данном направлении, как всегда, шагает Япония, где разработки на основе нейросетевых технологий успешно внедряются во множестве образцов бытовой техники, таких как фотоаппараты, микроволновые печи, видеокамеры и т.д. Не отстают и другие развитые страны.
Обработка изображений – одно из интенсивно развиваемых направлений исследования. Однако, обработка изображений на основы аналоговых нейрокомпьютеров все еще относительно новое направление.
Таким образом, актуальной научно-технической задачей является обработка изображения с помощью аналоговых устройств.
Цель диссертации: разработка алгоритмов и схем аналоговых нейрокомпьютеров для выполнения разных задач обработки изображений.
Задачи исследований:
1. Сравнительный анализ методов обработки изображений, используемых для устройств с аналоговой обработкой изображения
2. Аналитический обзор устройств с аналоговой обработкой изображений
3. Анализ цифровой и аналоговой реализации алгоритмов обработки изображений с использованием нейронных сетей
4. Разработка математической модели устройства аналоговой обработки изображений
5. Разработка аппаратно-ориентированных алгоритмов предварительной обработки изображений
6. Моделирование разработанных алгоритмов и устройств
Общие сведения о нейрокомпьютерах
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.
Нейросетевая тематика является междисциплинарной, что обусловило значительные разночтения в общих терминологических подходах. Нейросетевой тематикой занимаются как разработчики вычислительных систем и программисты, так и специалисты в области медицины, финансово-экономические работники, химики, физики и т.п. (т.е. все кому не лень). То, что понятно физику, совершенно не принимается медиком и наоборот – все это породило многочисленные споры и целые терминологические войны по различным направлениям применения всего где есть приставка нейро –.
Приведем некоторые наиболее устоявшиеся определения нейрокомпьютера
| № | Научное направление | Определение нейровычислительной системы |
| 1 | Математическая статистика | Нейрокомпьютер – это вычислительная система автоматически формирующая описание характеристик случайных процессов или их совокупности, имеющих сложные, зачастую многомодальные или вообще априори неизвестные функции распределения. |
| 2 | Математическая логика | Нейрокомпьютер – это вычислительная система алгоритм работы которой представлен логической сетью элементов частного вида – нейронов, с полным отказом от булевых элементов типа И, ИЛИ, НЕ. |
| 3 | Пороговая логика | Нейрокомпьютер – это вычислительная система, алгоритм решения задач в которой представлен в виде сети пороговых элементов с динамически перестраиваемыми коэффициентами и алгоритмами настройки, независимыми от размерности сети пороговых элементов и их входного пространства |
| 4. | Вычислительная техника | Нейрокомпьютер – это вычислительная система с MSIMD архитектурой, в которой процессорный элемент однородной структуры упрощен до уровня нейрона, резко усложнены связи между элементами и программирование перенесено на изменение весовых коэффициентов связей между процессорными элементами. |
| 5. | Медицина (нейробиологический подход) | Нейрокомпьютер – это вычислительная система представляющая собой модель взаимодействия клеточного ядра, аксонов и дендридов, связанных синаптическими связями (синапсами) (т.е. модель биохимических процессов протекающих в нервных тканях). |
| 6. | Экономика и финансы | Устоявшегося определения нет, но чаще всего под нейровычислителем понимают систему обеспечивающую параллельное выполнение «бизнес» – транзакций. |
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
Преимущества нейрокомпьютеров.
По сравнению с обычными компьютерами нейрокомпьютеры обладают рядом преимуществ.
Во-первых – высокое быстродействие, связанное с тем, что алгоритмы нейроинформатики обладают высокой степенью параллельности.
Во-вторых – нейросистемы делаются очень устойчивыми к помехам и разрушениям.
В третьих – устойчивые и надежные нейросистемы могут создаваться из ненадежных элементов, имеющих значительный разброс параметров.
Недостатки нейрокомпьютеров.
Несмотря на перечисленные выше преимущества эти устройства имеют ряд недостатков:
1. Они создаются специально для решения конкретных задач, связанных с нелинейной логикой и теорией самоорганизации. Решение таких задач на обычных компьютерах возможно только численными методами.
2. В силу своей уникальности эти устройства достаточно дорогостоящи.
