Новосибирский Государственный Университет
Опубликован: 13.09.2006 | Доступ: свободный | Студентов: 2198 / 512 | Оценка: 4.52 / 4.28 | Длительность: 12:23:00
ISBN: 978-5-9556-0063-5
Специальности: Программист
Лекция 17:

Методы аппаратной реализации нейрокомпьютеров

< Лекция 16 || Лекция 17: 123
Аннотация: Рассматриваются электронные и оптические методы реализации нейрокомпьютеров.

Электронная реализация нейронных сетей

В качестве единицы производительности нейросетей принято "число соединений в секунду" - CPS (connections per second). Под соединением здесь понимается умножение входного сигнала на весовой коэффициент и сложение с накопленной суммой.

Анализ нейросетевых алгоритмов позволяет сделать следующие выводы:

  1. При решении плохо формализованных задач моделирования, прогнозирования и распознавания, которые обычно сводятся к конструированию областей многомерного пространства, достаточно малоразрядных представлений входов и весов и операций с фиксированной точкой. Это обусловлено тем, что входные сигналы нормируются и количество их значений невелико.
  2. При решении хорошо формализованных задач (например, задач комбинаторной оптимизации) существенна точность вычислений, что требует полноразрядных представлений чисел и операций с плавающей точкой.

Электронные нейронные сети обычно используются в качестве акселераторов для персональных ЭВМ при решении соответствующих классов задач (обработки сигналов и изображений, распознавания образов и т.п.).

Нейрочипы

Нейрочипы подразделяются на цифровые, аналоговые и гибридные. Они могут включать в себя схемы настройки весов при обучении или предусматривать внешнюю загрузку весов. Наибольшую проблему при создании нейрочипов представляют схемы умножения, так как именно они лимитируют скорость вычислений.

Аналоговые реализации используют простые физические эффекты для выполнения нейросетевых преобразований. Обеспечение заданной точности требует тщательного проектирования и изготовления.

Гибридные нейрочипы используют комбинацию аналогового и цифрового подходов. Например, входы могут быть аналоговыми, веса могут загружаться как цифровые и выходы могут быть цифровыми. Существуют нейрочипы, в которых используется представление данных частотой или шириной импульсов.

< Лекция 16 || Лекция 17: 123