Тезисы докладов

Программирование

Преследуется цель разработки универсальной аппаратно-программной среды для реализации произвольных нейросетевых топологий. В качестве основных используются принципы:
самоуправление процессом вычислений;
параллелизм вычислений;
программируемость топологии сети;
сочетание асинхронного характера передачи данных между нейронами с синхронизацией послойной работы сети;
монолитность исполнения аппаратно-программной среды;
многофункциональное использование памяти.

Первый принцип целесообразно воплотить через управление данными: операция выполняется при готовности исходных данных. Принцип позволяет отойти от последовательной парадигмы командного управления и потенциально поддерживает реализацию максимального параллелизма, свойственного задачам нейросетевого базиса. Для обеспечения второго принципа необходимо наличие достаточно большого числа несложных процессорных элементов для выполнения функциональных преобразований, связанных с суммированием взвешенных значений входных переменных и сравнением полученной суммы с значением порога. Программируемость топологии нейронной сети может быть обеспечена явным указанием "источники", "приемники" данных в формате командных пакетов, что обеспечивает взаимосвязь нейронов сети, как в прямом направлении (рабочий режим сети), так и в обратном направлении (режим обучения). Самоуправление исключает предопределение порядка обработки командных пакетов процессорными элементами и моментов передачи данных между нейронами сети, однако представляется целесообразной фиксация промежуточных состояний сети особенно в процессе обучения. Монолитность исполнения функционально завершенных устройств воплощает естественное стремление к обеспечению надежности и конструктивной целостности аппаратных средств. Многофункциональное использование памяти обеспечивает обработку данных по месту хранения и минимизирует обмен информацией с внешней средой. Аппаратно-программная среда представляется в виде регулярной структуры на базе блоков многофункциональной памяти и упрощенных до уровня нейрона процессорных элементов. Память необходима для хранения топологии сети (программирование структуры), функциональных параметров сети (результаты обучения), значений информационных сигналов, распространяющихся по сети в процессе работы, а также кодов операций процессорных элементов. Передача входных данных в процессорные элементы - безадресная, а результатов обработки на входы нейронов - адресная.

Примечание. Тезисы докладов публикуются в авторской редакции

Ваши комментарии

[Головная страница] [Конференции] [СО РАН]

© 2001, Сибирское отделение Российской академии наук, Новосибирск
© 2001, Объединенный институт информатики СО РАН, Новосибирск
© 2001, Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
© 2001, Институт систем информатики СО РАН, Новосибирск
© 2001, Институт математики СО РАН, Новосибирск
© 2001, Институт цитологии и генетики СО РАН, Новосибирск
© 2001, Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН, Новосибирск
© 2001, Новосибирский государственный университет
Дата последней модификации 06-Jul-2012 (11:45:21)