8 Amaliy ish Mavzu: Neyrokompyuterlarning ishlash algoritmlari Ishdan maqsad



Download 43,61 Kb.
bet1/3
Sana01.03.2022
Hajmi43,61 Kb.
#477047
  1   2   3
Bog'liq
[000012]


8 Amaliy ish
Mavzu: Neyrokompyuterlarning ishlash algoritmlari
Ishdan maqsad: Zamonaviy Neyrokompyuterlar arxitekturasi va ishlash algoritmlari bilan tanishish
Nazariy qism
Neyrokompyuter bu tabiiy asab tizimlari tamoyillariga asoslangan ma'lumotlarni qayta ishlashga mo'ljallangan qurilma . Ushbu tamoyillar rasmiylashtirildi, bu esa sun'iy neyron tarmoqlari nazariyasi haqida gapirish imkonini berdi. Neyrokompyuterlar muammosi haqiqiy fizik qurilmalarni qurishda yotadi, bu nafaqat oddiy kompyuterda sun'iy neyron tarmoqlarini simulyatsiya qilish, balki kompyuterning ishlash printsiplarini o'zgartirish imkonini beradi, chunki ular sun'iy neyron tarmoqlari nazariyasiga muvofiq ishlaydi deyish mumkin bo'ladi.
Qayta ishlash va xotira birliklarining kombinatsiyasi bo'lgan raqamli tizimlardan farqli o'laroq, neyroprotsessorlar juda oddiy protsessorlar orasidagi bog'lanishlarda taqsimlangan xotirani o'z ichiga oladi, ularni ko'pincha rasmiy neyronlar yoki bir xil rasmiy neyronlarning bloklari deb atash mumkin. Shunday qilib, protsessorlar tomonidan aniq funktsiyalarni bajarishda asosiy yuk tizim me'morchiligiga to'g'ri keladi, uning tafsilotlari, o'z navbatida, o'zaro bog'liqlik bilan belgilanadi. Ma'lumotlar xotirasi va algoritmlarini havolalar tizimi (va ularning og'irliklari) orqali namoyish etishga asoslangan yondashuv konnektizm deb ataladi.
Neyrokompyuterlarning uchta asosiy afzalliklari:
1. Neyroinformatikaning barcha algoritmlari juda parallel va bu allaqachon yuqori ishlashning kafolati.
2. Neyrosistemalarni osonlikcha shovqin va halokatga juda chidamli qilish mumkin.
3. Barqaror va ishonchli neyrosistemalar parametrlarning sezilarli darajada tarqalishiga ega bo'lgan ishonchsiz elementlardan yaratilishi mumkin.
Neyrokompyuterlarni ishlab chiquvchilar AVM - analog kompyuterlarning barqarorligi, tezligi va parallelligini zamonaviy kompyuterlarning ko'p qirraliligi bilan birlashtirishga intiladi.
Zamonaviy neyrokompyuterlar
Ko'pgina tadqiqot guruhlarining uzoq muddatli sa'y-harakatlari natijasida ko'plab "o'rganish qoidalari" va neyron tarmoqlari arxitekturalari, ularning texnik qo'llanmalari va amaliy muammolarni hal qilish uchun neyron tarmoqlardan foydalanish texnikasi to'plangan.
Ushbu intellektual ixtirolar neyron tarmoqlarining "hayvonot bog'i" shaklida mavjud. Hayvonot bog'idagi har bir tarmoq o'ziga xos arxitekturaga, o'quv qoidalariga ega va muayyan muammolarni hal qiladi. So'nggi o'n yil ichida strukturaviy elementlarni standartlashtirish va ushbu "hayvonot bog'i" ni "texnopark" ga aylantirish bo'yicha jiddiy ishlar olib borildi: hayvonot bog'idan har bir neyron tarmoq ma'lum bir tuzilishga ega ideal universal neyrokompyuterda amalga oshiriladi.
Ideal neyrokompyuterning funktsional tarkibiy qismlarini aniqlashning asosiy qoidalari (Mirkesga ko'ra):
1. Nisbiy funktsional izolyatsiya: har bir komponent aniq funktsiyalar to'plamiga ega. Uning boshqa tarkibiy qismlar bilan o'zaro ta'sirini oz sonli so'rovlar deb ta'riflash mumkin.
2. Boshqa tarkibiy qismlarni o'zgartirmasdan har qanday komponentning turli xil dasturlarini almashtirish qobiliyati.
Neyrokompyuter bozori asta-sekin paydo bo'lmoqda. Hozirgi vaqtda har xil yuqori parallel turli xil neyro-akseleratorlar (koprotsessorlar) turli xil vazifalar uchun keng qo'llanilmoqda. Bozorda umumiy foydalanishga mo'ljallangan neyrokompyuter modellari kam, chunki ularning aksariyati maxsus dasturlar uchun amalga oshiriladi. Neyrokompyuterlarning misollari neyrokompyuter Sinapsidir (Siemens, Germaniya), NeuroMatrix protsessori. "Neurocomputers: Development, Application" ixtisoslashtirilgan ilmiy-texnik jurnali nashr etiladi. Neyrokompyuterlar bo'yicha har yili konferentsiyalar o'tkaziladi. Texnik nuqtai nazardan, bugungi neyrokompyuterlar bir xil buyruqlar va bir nechta ma'lumotlar oqimlari (MSIMD arxitekturasi) parallel oqimlari bilan hisoblash tizimlari. Bu massiv parallel hisoblash tizimlarini rivojlantirishning asosiy tendentsiyalaridan biridir.
Sun'iy asab tarmog'i xuddi kompyuter dasturi kabi (neyro) kompyuterdan (neyro) kompyuterga uzatilishi mumkin. Bundan tashqari, uning asosida ixtisoslashtirilgan yuqori tezlikda analog qurilmalar yaratilishi mumkin. Nerv tarmog'ini universal (neyro) kompyuterdan begonalashtirishning bir necha darajasi ajratilgan: universal qurilmada o'rganadigan va muammolar kitobini boshqarish, algoritmlarni o'rganish va arxitektura modifikatsiyasini boshqarish uchun boy imkoniyatlardan foydalanadigan, o'rganish va o'zgartirish qobiliyatisiz begonalashtirishni tugatish, faqat o'qitilgan tarmoqning ishlashi ...
Nerv tarmog'ini uzatishga tayyorlash usullaridan biri bu og'zaki nutqdir: o'qitilgan neyron tarmoq foydali ko'nikmalarni saqlab qolish bilan minimallashtiriladi. Minimallashtirilgan tarmoqning tavsifi yanada ixcham va ko'pincha aniq talqin qilishga imkon beradi.

Download 43,61 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
  1   2   3




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish