Что такое нейроподобная сеть

На компьютерном рынке России, перенасыщенном вычислительными средствами традиционной однопроцессорной архитектуры фон Неймана, появился новый вид программно-аппаратных изделий, которые реализуют параллельную распределенную обработку информации, аналогичную мыслительной деятельности высокоорганизованных живых существ. Речь идет о нейроподобных сетях (НПС) и различных видах их реализации: нейропакетах, нейроплатах и нейрокомпьютерах (НК).
Современные цифровые вычислительные машины способны с высоким быстродействием и точностью решать формализованные задачи с вполне определенными данными по заранее известным алгоритмам. Однако в тех случаях, когда задача не поддается формализации, а входные данные неполны, зашумлены или противоречивы, применение традиционных компьютеров становится неэффективным. Альтернативой им становятся специализированные компьютеры, реализующие нетрадиционные нейросетевые технологии. Сильной стороной этих комплексов является нестандартный характер обработки информации. Она кодируется и запоминается не в отдельных ячейках памяти, а в распределении связей между нейронами и в их силе, поэтому состояние каждого отдельного нейрона определяется состоянием многих других нейронов, связанных с ним. Следовательно, потеря одной или нескольких связей не оказывает существенного влияния на результат работы системы в целом, что обеспечивает ее высокую надежность.
Высокая «естественная» помехоустойчивость и функциональная надежность касаются как искаженных (зашумленных) потоков информации, так и в смысле отказов отдельных процессорных элементов. Этим обеспечиваются высокая оперативность и достоверность обработки информации, а простая дообучаемость и переобучаемость НПС позволяют при изменении внешних факторов своевременно осуществлять переход на новые виды решаемых задач.
Приведенные выше преимущества нейросетевой обработки данных определяют области применения НПС:

обработка и анализ изображений;
распознавание речи независимо от диктора, перевод;
обработка высокоскоростных цифровых потоков;
автоматизированная система быстрого поиска информации;
классификация информации в реальном масштабе времени;
планирование применения сил и средств в больших масштабах;
решение трудоемких задач оптимизации;
адаптивное управление и предсказание.

Во многих зарубежных странах, где нейрокомпьютеры и нейроплаты не являются невиданной экзотикой, их уже сегодня активно применяют военные и медики, финансовые брокеры и налоговые инспекторы, специалисты по обработке изображений и представители многих других профессий. Таможенники используют нейроплаты для обнаружения пластиковых бомб и наркотиков, финансисты — для предсказания курсов валют, летчики — для распознавания наземных целей, банкиры — для оценки кредитных рисков...
Основные положения теории деятельности головного мозга и математическая модель нейрона были разработаны У. Маккалоком и Ч. Питтсом в 1943 году и опубликованы в статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной деятельности», которая была издана на русском языке в сборнике «Автоматы» только спустя 13 лет. Согласно предложенной модели мозг представляет собой ансамбль нейронов, имеющих одинаковую структуру. Каждый нейрон реализует некоторую функцию, называемую пороговой, над входными значениями. Если значение функции превышает определенную величину - порог (что характеризует суммарную значимость полученной нейроном информации), нейрон возбуждается и формирует выходной сигнал для передачи его другим нейронам. Пройдя путь от рецепторов (слуховых, зрительных и других) через нейронные структуры мозга до исполнительных органов, входная информация преобразуется в набор управляющих воздействий, адекватных ситуации.
Отдельные нейроны, соединяясь между собой, образуют новое качество, которое, в зависимости от характера межнейронных соединений, имеет различные уровни биологического моделирования:

группа нейронов;
нейронная сеть;
нервная система;
мыслительная деятельность;
мозг.

Теперь мы подошли к тому моменту, когда необходимо дать ряд определений, характеризующих рассматриваемую предметную область.

Нейроподобная сеть — это параллельная связная сеть простых адаптивных элементов, которая взаимодействует с объектами реального мира аналогично биологической нервной системе. С инженерной точки зрения такая сеть представляет собой сильно распараллеленную динамическую систему с топологией направленного графа, которая может выполнять переработку информации посредством изменения своего состояния в ответ на постоянный или импульсный входной сигнал.
В настоящее время основными направлениями реализации НПС являются:

программная реализация на цифровых ЭВМ традиционной архитектуры;
программно-аппаратная реализация в виде сопроцессоров к ЭВМ общего назначения;
аппаратная реализация путем создания нейрокомпьютеров на базе нейроплат в виде параллельных нейроподобных структур.

Ранние варианты реализации НПС относятся к первым двум из указанных направлений. Первое направление характеризуется универсальностью, дешевизной и низкой скоростью обучения и функционирования НПС. Для второго направления характерна высокая скорость моделирования функционирования НПС, но при этом существуют серьезные физические ограничения числа моделируемых элементов и связей между ними, а также возможностей обучения и до обучения. По мере развития элементной базы ЭВМ стало возможным самостоятельное развитие третьего направления, которое положило начало индустрии нейрокомпьютеров, представляющих совокупность аппаратных и программных средств для реализации моделей нейронных сетей.
На сегодняшний день известно уже более 200 различных парадигм нейронных сетей (не только детерминированных, но и вероятностных), десятки НПС реализованы в специализированных кристаллах и платах, на их основе созданы мощные рабочие станции и даже суперкомпьютеры.

Содержание раздела