НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ - АРХИТЕКТУРА И РЕАЛИЗАЦИЯ


Часть 1. Элементы нейрологики с позиции аппаратной реализации - часть 3


Бинарные оперируют с двоичными сигналами, и выход каждого нейрона может принимать только два значения: логический ноль ("заторможенное" состояние) и логическая единица ("возбужденное" состояние). К этому классу сетей относится и рассмотренный выше трех нейронный персептрон, так как выходы его нейронов, формируемые функцией единичного скачка, равны либо 0, либо 1. В аналоговых сетях выходные значения нейронов могут принимать непрерывные значения, что могло бы иметь место после замены активационной функции нейронов персептрона на сигмоид.

Рис. 4. Двухслойный персептрон

Сети также можно классифицировать по топологии (числу слоев и связей между ними). На рисунке 4 представлен двухслойный персептрон, полученный из персептрона рисунка 3 путем добавления второго слоя, состоящего из двух нейронов. При этом нелинейность активационной функции имеет конкретный смысл: так как, если бы она не обладала данным свойством или не входила в алгоритм работы каждого нейрона, результат функционирования любой p-слойной НС с весовыми матрицами W(i), i=1,2,...p для каждого слоя i сводился бы к перемножению входного вектора сигналов X на матрицу W()=W(1)..W(2) Ч...ЧW(p) , то есть фактически такая p-слойная НС эквивалентна однослойной НС с весовой матрицей единственного слоя W(): Y=XW() .

Существует великое множество различных алгоритмов обучения, которые делятся на два больших класса: детерминированные и стохастические. В первом из них подстройка весов представляет собой жесткую последовательность действий, во втором - она производится на основе действий, подчиняющихся некоторому случайному процессу.

Практически 80% реализованных на сегодня нейрочипов, ориентированных на задачи цифровой обработки сигналов, используют при обучении НС алгоритм обратного распространения ошибки, кроме всего прочего он стал неким эталоном для измерения производительности нейровычислителей (например, как БПФ на 1024 отсчета для сигнальных процессоров), поэтому на нем стоит остановиться подробнее.




- Начало -  - Назад -  - Вперед -