Нейрокомпьютеры - это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов частного вида - нейронов с полным отказом от булевских элементов типа И, ИЛИ, НЕ. Нейронные сети. Биологический и искусственный нейрон - их связь.
2 Что такое нейронные сети?. 2 Биологический нейрон 5 Искусственный нейрон 7 Активационные функции 8 Базовые архитектуры нейронных сетей 11 Полносвязные нейронные сети. 15 Обучение Больцмана. 15 Правило Хебба. 16 Обучение методом соревнования. 16 Многопроцессорные ускорительные платы 17 Нейропроцессор 18 Особенности программирования средств аппаратной поддержки нейровычислений 20 Немного истории 21 Преимущества нейрокомпьютеров. 23 Некоторые модели нейрокомпьютеров 24 Заключение 25 Использованные ресурсы: 27 Введение Нейрокомпьютеры - это системы, в которых алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов частного вида - нейронов с полным отказом от булевских элементов типа И, ИЛИ, НЕ. Нейрокомпьютер - это вычислительная система с архитектурой MSIMD, в которой реализованы два принципиальных технических решения: упрощен до уровня нейрона процессорный элемент однородной структуры и резко усложнены связи между элементами; программирование вычислительной структуры перенесено на изменение весовых связей между процессорными элементами. Если переключиться на уровень повседневной работы, то нейронные сети это всего-навсего сети, состоящие из связанных между собой простых элементов формальных нейронов. Искусственный нейрон История создания искусственных нейронов уходит своими корнями в 1943 год, когда шотландец МакКаллок и англичанин Питтс создали теорию формальных нейросетей, а через пятнадцать лет Розенблатт изобрел искусственный нейрон (персептрон), который, впоследствии, и лег в основу нейрокомпьютера. NET=XW Активационные функции Сигнал NET далее, как правило преобразуется активационной функцией F и дает выходной нейронный сигнал OUT .
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
