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神经网络计算机原理及实现方法

发布时间:2019-01-11 01:06:01 文章来源:未来智讯    
    神经网络计算机原理及实现方法作者:未知   摘要:神经网络计算机能模拟人脑的并行处理方式,具有惊人的自学习、思想、推理、判断和记忆的功能。该文主要阐述了人类对大脑的研讨以及由此演发的人工神经网络的理论基础,并从目前实现神经网络的三种主要途径对神经网络计算机的实现做了分析与展望。
  关键词:神经;人工神经网络;计算机;神经网络计算机;硬件实现
  中图分类号:TP183文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2009)13-3527-02
  
  1 引言
  很长时间以来,在我们生活中所接触到的大局部计算机,都是一种被称为“电脑”的冯诺依曼型计算机。这种计算机在运算等很多方面确实超越了人类大脑的水平,然而基于串行抑制机构的冯诺依曼型计算机在图像处理、语音识别等方面远不如大脑的处理能力。于是,在人类对大脑的不时探索中,一种更接近人脑思想方式的神经网络计算机走进人们的视线。
  
  2 大脑的研讨
  大脑活动是由大脑皮质许许多多脑神经细胞的活动构成。
  神经细胞由一个细胞体、一些树突 、和轴突组成,如图1所示。神经细胞体是一颗星状球形物,里面有一个核。树突由细胞体向各个方向长出,本身可有分支,是用来接收信号的。轴突也有许多的分支。轴突通过分支的末梢和其他神经细胞的树突相接触,变成所谓的突触,一个神经细胞通过轴突和突触把产生的信号送到其他的神经细胞。每个神经细胞通过它的树突和大约10,000个其他的神经细胞相连。这就使得人脑中所有神经细胞之间连接合计可能有1,000,000,000,000,000个。
  神经细胞利用电-化学过程交换信号。输入信号来自另一些神经细胞。这些神经细胞的轴突末梢(也便是终端)和本神经细胞的树突相遇变成突触,信号就从树突上的突触进入本细胞。信号在大脑中实际怎么样传输是一个非常复杂的过程,但就我们而言,重要的是把它看成和现代的计算机一样,利用一系列的0和1来进行操作。便是说,大脑的神经细胞也惟有两种状态:兴奋和不兴奋。发射信号的强度不变,变化的仅仅是频率。神经细胞利用一种我们还不知道的方法,把所有从树突上突触进来的信号进行相加,如果全部信号的总和超过某个阀值,就会激发神经细胞进入兴奋状态,这时就会有一个电信号通过轴突发送出去给其他神经细胞。如果信号总和没有达到阀值,神经细胞就不会兴奋起来。
  只管这是类似0和1的操作方式,由于数量巨大的连接,使得大脑具备难以置信的能力。只管每一个神经细胞仅仅事务于大约100Hz的频率,但因各个神经细胞都以独立处理单元的形式并行事务着,使人类的大脑具有相当明显的特点:
  1) 能实现无监督的学习。
  2) 对损伤有冗余性
  3) 善于总结推广。
  4) 处理信息的效率极高:神经细胞之间电-化学信号的传递,与一台数字计算机中CPU的数据传输相比,速度是相当慢的,但因神经细胞选取了并行的事务方式,使得大脑可以同时处理大量的数据。这个特点也是神经网络计算机在处理方法上最应该体现的一点。
  
  3 人工神经网络基础
  对于脑细胞的活动原理,用大略数学语言来说, 一次乘法和累加就非常于一个神经突触接受一次信息的活动。许许多多大略的乘法和累加计算, 就变成了脑细胞决定是激活状态还是控制状态的大略数学模型。从这种模型起程, 任何复杂的大量的脑神经细胞活动与不过大量乘法、累加和判别是否达到激活值的大略运算的并行与反复而已。因此用这种大量并行的大略运算就能够来模拟大脑的活动, 这便是人工神经网络。
  神经网络的基本单元是人工神经元,它是根据人脑的事务原理提出的。图2所示为一个人工神经元,可由以下方程描述
  σi =WijXj + Si2θi , Ui = f(σi) ,Yi = g(Ui)
  Xi 为输入信号;
  Yi 为输出信号;
  Ui 为神经元的内部状态;
  θi 为阈值;
  Si 为外部抑制信号输入(抑制神经元的内部状态Ui ,使之保持一定的状态);
  Wij 为神经元的连接权值。
  其中,可通过学习改变连接权Wij ,使得神经元满足或接近一定的非线性输入输出关系。
  
  4 神经网络计算机的实现
  对于神经网络计算机实现,目前主要有以下三种实现途径:
  4.1 用软件在通用计算机上模拟神经网络
  在SISD(单指令流、单数据流,如经典个人计算机)、SIMD(单指令流、多数据流,如连接机制机器)或MIMD(多指令流、多数据流,如在Transputer网络上)结构的计算机上仿真。
  这种用软件实现神经网络的方法,灵活而且不需要专用硬件,然而基于此方法实现的神经网络计算机速度较慢,一般仅符合人工神经网络的研讨,另一方面,它在一定程度上使神经网络计算机失去了它的性子,体现不出并行处理信息的特征。
  4.2 对神经网络进行功能上的仿真
  以多个运算单元节点进行运算,在不同时间模拟各异不同的神经元,串并行地模拟神经网格计算。换句话说,即用M个物理单位去模拟N个神经元,而M
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