Искусственные нейронные сети ИНС (стр. 3 из 3)
Классификация по времени передачи сигнала
В ряде нейронных сетей активирующая функция может зависеть не только от весовых коэффициентов связей wij, но и от времени передачи импульса (сигнала) по каналам связи τij. Поэтому в общем виде активирующая (передающая) функция связи cij от элемента ui к элементу uj имеет вид:
. Тогда синхронной сетью называют такую сеть, у которой время передачи τij каждой связи равно либо нулю, либо фиксированной постоянной τ. Асинхронной называют такую сеть у которой время передачи τij для каждой связи между элементами ui и uj свое, но тоже постоянное.КЛАССИФИКАЦИЯ
Классификация по характеру связей
Сети прямого распространения (Feedforward)
Все связи направлены строго от входных нейронов к выходным. Примерами таких сетей являются перцептрон Розенблатта,многослойный перцептрон, сети Ворда.
Рекуррентные нейронные сети
Основная статья: Рекуррентные нейронные сети
Сигнал с выходных нейронов или нейронов скрытого слоя частично передается обратно на входы нейронов входного слоя (обратная связь). Рекуррентная сеть Хопфилда «фильтрует» входные данные, возвращаясь к устойчивому состоянию и, таким образом, позволяет решать задачи компрессии данных и построения ассоциативной памяти[15]. Частным случаем рекуррентных сетей является двунаправленные сети. В таких сетях между слоями существуют связи как в направлении от входного слоя к выходному, так и в обратном. Классическим примером является Нейронная сеть Коско.
ПУТИ РАЗВИТИЯ
В дальнейшем развитие аппаратных средств на основе ИНС может пойти следующими путями:
1. Путем усовершенствования методов для реализации нейросетевых методов на FPGA (Field Programmable Gate Array, ПЛИС, Программируемая Логическая Интегральная Схема), VLSI (Very Large Scale Integration, СБИС, уровень интеграции, при котором количество элементов на одной микросхеме исчисляется тысячами и миллионами).
2. Благодаря исследованиям и внедрению инновационных алгоритмов построения ИНС, которые осуществимы аппаратными средствами.
3. Разработкой промышленного стандарта нейросетевых алгоритмов высокого уровня в промышленности.
Первые два пункта более-менее понятны, поясним, что подразумевается в последнем. Разработанные методы должны легко адаптироваться к нуждам промышленности, достаточно просто реализовываться. Но для этого необходимо специализированное ПО с полным набором нейросетевых функций (для цифрового, аналогового и гибридного исполнений). Немаловажно и исследование методов внедрения ИНС в уже существующие системы, создания на их основе гетерогенных систем. Вообще говоря, цепь обработки информации может начинаться с аналоговых датчиков и заканчиваться аналоговыми исполнительными устройствами, или система может быть полностью цифровой, в любом случае необходима оптимизация на уровне системы, а не отдельных ее составляющих.
А согласно указанным направлениям развития, все более вероятен переход на новые технологии. Отметим, что Япония по скорости внедрения новых интеллектуальных технологий шагает далеко впереди, обогнав как страны СНГ, так и страны Европы. Особенно это хорошо заметно в области бытовой электроники, где чипы на основе нейронных сетей устанавливаются в микроволновые печи (Sharp), пылесосы, фото- и видеокамеры.
Приведем краткий список фирм, уже применяющих ИНС в их аппаратном исполнении: Ericsson (Англия и Швеция), Philips Research (Нидерланды), Siemens AG Munich, Siemens/Nixdorf Bonn, 3M Laboratories (Europe)