Особенности нейросети как вычислительной среды. Возможность работы в мультимикропроцессорных конфигурациях. Применение нейросигнальных процессоров для построения нейросред. Возможности применения аналоговых и гибридных решений для построения нейросред.
Была хорошо изучена структура и функции нервной системы человека, В процессе накопления ими знаний выяснилось, что мозг имеет ошеломляющую сложность: сотни миллиардов нейронов, каждый из которых соединен с сотнями или тысячами других, образуют крайне сложную систему. Нейроны каждого слоя соединяются только с нейронами предыдущего и последующего слоев (в общем случае по принципу каждый с каждым). Нейронная сеть может содержать десятки слоев и тысячи нейронов, но вне зависимости от сложности реализуемой ею функции выполняемые операции фиксированы. Выходной сигнал зависит от работы множества нейронов, причем в сложных нейросетях ни один из нейронов не может оказать сильного влияния на выход. Поэтому в нейросистемах часто применяют числа с фиксированной запятой малой разрядности, вместо чисел с плавающей запятой, занимающих много места в памяти и замедляющих вычисления.Это связано с тем, что разные архитектуры имеют очень большие различия в разрядности входных и выходных величин, разрядности весовых коэффициентов, топологии реализуемой нейросети, виде обрабатываемых величин (с плавающей или фиксированной запятой) и многих других важных параметрах. Этот показатель учитывает разрядность и поэтому более правдоподобен для сравнения разнородных архитектурных решений. Этот параметр обычно указывается для средств обработки сигналов (цифровых сигнальных процессоров и ПЛИС). Например, виден линейный рост производительности систем на основе систолических процессоров с увеличением числа таких процессоров (этот факт с очевидностью следует из логики функционирования систолических процессоров). В современных DSP-процессорах изза возможности одновременного выполнения нескольких инструкций о производительности можно говорить лишь в применении к конкретному алгоритму.
План
Содержание
Введение
Краткая историческая справка
Понятие нейросети
Особенности нейросети как вычислительной среды
Применение DSP для построения нейросред
DSP фирмы Analog Devices
Быстрая выборка и исполнение команд
Возможность работы в мультимикропроцессорных конфигурациях
Мощные блоки вычислений
SIMD-режим выполнения операций
Применение нейросигнальных процессоров для построения нейросред
Нейросигнальный процессор NM6403
Структура нейросигнального процессора NM6403
Возможности создания многопроцессорных вычислителей на базе NM6403
Реализация нейронной сети на нейропроцессоре NM6403
Применение систолических процессоров для построения нейросред
Систолический процессор SAND
Систолический процессор CNAPS
Применение ПЛИС для построения нейросред
Применение аналоговых и гибридных решений для построения нейросред
СБИС ETANN80170NX
СБИС CLNN32/CLNN64 фирмы Bellcore
Применение процессоров общего назначения для посторения нейросред
Задачи, для решения которых используются нейросети
Вывод
Сравнение быстордействия различных решений
Основные достоинства и недостатки различных решений
Список литературы
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
