Нейрокомпьютер. Проект стандарта - Е.М. Миркес

Название:
Нейрокомпьютер. Проект стандарта
Автор:
Форматы:
PDF
FB2
DJVU
Размер:
2.37 КБ
11
Скачать
Багаторічні зусилля багатьох дослідницьких груп призвели до того, що до справжнього моменту накопичено велику кількість різних правил навчання» і архітектур нейронних мереж. Досі ці правила, архітектури, системи оцінки та інтерпретації, прийоми використання та інші інтелектуальні знахідки існують у вигляді «зоопарку» мереж. Ми пропонуємо систематизувати «зоопарк». Для цього корисний такий підхід: кожна нейронна мережа із зоопарку повинна бути представлена як реалізована на ідеальному нейрокомп'ютері, що має структуру задану. У даній книзі описано функціональна структура ідеального нейрокомп'ютера для реалізації більшості нейронних мереж одного з великих відділів «зоопарку». Пропонований у цій роботі проект стандарту орієнтований в першу чергу на мережі, що навчаються за методом зворотного поширення помилки, але у наведених прикладах показано застосування цього стандарту і для інших типів нейронних мереж - мереж асоціативної пам'яті (Хопфілд) і мереж, які навчаються без вчителя (Кохонен). Пропонується два рівня стандартизації. Перший рівень полягає у створенні єдиної мови опису функціональних компонент нейрокомп'ютера. При цьому не важливо ким і для яких комп'ютерів був розроблений програмний імітатор. Можливість мати зовнішнє, по відношенню до програмного імітатора, опис всіх основних компонентів нейрокомп'ютера покликана полегшити розробку і розповсюдження архітектур нейронних мереж, правил інтерпретації відповідей і їх оцінки, алгоритмів навчання, методів контрастування (скелетонизации) і т.д. При цьому результат стає не залежних від програми, за допомогою якої він був отриманий, і відтворюваним іншими дослідниками. Другий рівень пропонованого проекту стандарту передбачає можливість взаємозаміни різних компонент в межах однієї програми. Передбачається, що можливе використання компонент одного розробника програм спільно з компонентами, розроблених іншими розробниками. Цей стандарт по використанню істотно вже першого, оскільки можливості перенесення розробок між різними обчислювальними платформами сильно обмежені. Для фахівців з нейроинформатике, експертних систем, розробників програмного забезпечення, а також для широкого кола користувачів, які цікавляться нейронними мережами..