Функциональные модели универсального нейрокомпьютера — страница 6

  • Просмотров 30702
  • Скачиваний 1016
  • Размер файла 1401
    Кб

устройства нейронных систем и применением полученных знаний в технике и медицине. Та часть работ по нейрокибернетике, которая связана с разработкой устройств переработки информации на основе принципов работы естественных нейронных систем получила название нейроинформатика. Несмотря на то, что термин нейроинформатика возник в середине 80-х годов, сравнение электронного и биологического мозга ведется постоянно на протяжении

всей истории существования вычислительной техники. Знаменитая книга Н.Винера "Кибернетика", ознаменовавшая рождение этой науки в 1948 г., имеет подзаголовок "Управление в живых системах, технике и обществе". В середине 80-х размеры элементарных деталей вычислительных устройств стали сравнимы по размерам с нейронами человеческого мозга. Однако, не смотря на то, что быстродействие электронных элементов в миллионы раз

выше, с задачами ориентации и принятие решений в естественной среде биологические системы справляются намного эффективнее. Возникла гипотеза, что мозг выигрывает это соревнование за счет специфических механизмов обработки информации. Это послужило основой для активизации фундаментальных и прикладных исследований в области механизмов переработки информации в биологических системах и породило нейроинформатику. Основная

задача нейроинформатики – разработка методов создания (синтеза) нейронных схем, решающих те или иные задачи. Нейрон в искусственных нейронных сетях является достаточно простым устройством. Например, нечто вроде усилителя с большим числом входов и одним выходом. Различие между подходами и методами - в деталях представлений о работе нейрона, и, конечно, в представлениях о работе связей. Основное отличие нейрокомпьютеров от

обычных компьютеров состоит в том, что в обычных компьютерах есть такие четко выделенные элементы как память и универсальный процессор. В нейрокомпьютере вся память рассредоточена в весах связей между простыми процессорами – нейронами. Таким образом основная нагрузка при решении нейрокомпьютером задачи ложится на структуру связей, задающую архитектуру нейронной сети. Значительную роль в общем подъеме интереса к

нейропроблемам сыграла теория, предложенная Джоном Хопфилдом в 1982 г. Другой важный класс нейронных систем введен в рассмотрение финном Тейво Кохоненом. Еще один класс нейроподобных моделей представляют сети с обратным распространением ошибки. Метод имеет длительную историю. В развитии его современных модификаций ведущую роль сыграли французский исследователь ле Кун и профессор А.Н.Горбань из Красноярска. Средства для