Нейротораптық технологиялар

Пән: Информатика, Программалау, Мәліметтер қоры
Жұмыс түрі: Реферат
Тегін: Антиплагиат
Көлемі: 12 бет
Таңдаулыға:

МАЗМҰНЫ

КІРІСПЕ . . . 3

1 НЕЙРОТОРАПТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР

Нейротораптық технологиялар . . . 4
Нейроесептеуді аппаратты қолдайтын программалық құралдардың ерекшеліктері . . . 6
Нейротехнологиялар көмегімен шығарылатын өңдеу есептері . . . 6Статикалық бейнелерді өңдеу есептері . . . 7Дыбыстары бойынша ұшатын аппараттарды классификациялау

және тауып алу есептері . . . 7

Комбинаторлық оптимизациялаудың есептері . . . 7

Нейрокомпьютерлер . . . 8

ҚОРЫТЫНДЫ . . . 10

КІРІСПЕ

Осыдан оншақты жылдар бұрын ақпаратты өңдеудің қазір нейротораптық деп аталатын әдісі зерттеле басталды. Уақыт өте келе нейротораптық технологияларға деген қызығушылық бірде әлсіреп, бірде күшейіп жатты. Оның себебі өткізілген зерттеулердің практикалық нәтижелерімен байланысты болды. Қазіргі кезде нейротораптық әдістерді қолдайтын аппаратты және программалық құралдарды жобалау және қолданылу мәселесі қарастырылып жатыр.

Қазір жасанды нейронды тораптар аймағындағы зерттеулер өте қарқынды өткізіліп жатыр. АҚШ, Жапония мен Еуропада бұл жұмыстарды қаржыландыру көлемі миллиондаған долларлармен есептеледі. Бұл тақырып бойынша жарияланған мәліметтер көлемі күннен күнге көбею үстінде және де осы тақырыпқа арналған бірнеше журналдар басылады. Олардың мысалы ретінде IEEE Transaction on NeuralNetworks, Neural Networks, Neural Computing & Applications журналдарын келтіруге болады.

Сонымен бірге нейротораптық технологияларды қолданудың нақты нәтижелері біздің елімізде аздаған. Оны келесі себептермен түсіндіруге болады:

ЖНТ құралдарын қолдану дәстүрлі әдістерге тән емес ерекшеліктеріне ие; нейронды тораптардың теориясынан олардың практикалық қолдануына дейінгі жол сәйкесінше алдын ала модельды есептерде жасалған әдістердің бейімделуін талап етеді; дәстүрлі архитектурасы бар есептеу техникасы нейротораптық әдістерді жүзеге асыру үшін жарамайды.

Мысал ретінде әйгілі нейротораптық коммерциялық өнімдердің бірі California Scientific Software фирмасы шығарған "BrainMaker"-пакеті көп қолданушылар аймағына арналған және де көбінесе менеджмент құралы ретінде қолданылады. Бірақта бұл пакетті қолданудан максималды пайданы тәжірибелі пайдаланушы нейронды тораптардың теориясын жетік біле отырып ала алады.

1 НЕЙРОТОРАПТЫҚ ТЕХНОЛОГИЯЛАР

1. 1 Нейротораптық технологиялар

Компьютерлік жүйелер көмегімен ақпаратты талдау әдістері әрдайым дамып отырады. Бұрыннан қолданылып келген әдістермен қатар дәстүрлі емес әдістер де қолданыла бастады. Оның бірі жасанды нейронды тораптармен байланысты.

Нейронды тораптар жасанды интеллект аймағында жүргізілген зерттеулерден пайда болған еді. Нақтылап айтқанда биологиялық жүйке жүйесінің үйрену мен қателерді түзету мүмкіндіктерін жасау, яғни жүйкенің төменгі деңгейлі құрылымын модельдеу. Мұндай жүйелер кейбір аймақтарда пайдасын әкеледі, бірақ адам интеллектының кейбір негізгі мүкіндіктерін қайталай алмайды. Оның себебі жүйке құрылымын қайталай алмайтындығында. Жасанды интеллект жасау үшін, соған ұқсас сәулеті бар жүйені құру керек.

Жасанды нейронды тораптар деп өзара әрекеттесетін жай санашықтардың жиынынан тұратын параллельды есептеулер құрылғылары деуге болады. мұндай санашықтар дербес компьютерлерде қолданылатын санашықтармен салыстырғанда қарапайым болып келеді. Басқарылатын өзара әрекеттестігі бар біршама үлкен торапқа қосылған бола тұрып әрбір санашық периодты түрде алынатын сигналдармен ғана емес, сонымен қатар басқа санашықтарға жіберілетін сигналдармен жұмыс істейді. Мұндай жергілікті жай санашықтар көптеген күрделі есептерді шеше алады.

Жасанды нейронды тораптарды жобалау ХХ ғасырдың басында басталған еді. Бірақта тек 90-шы жылдары біршама теориялыө мағлұматтар жиналып, есептеу жүйелері біршама қуатты болған соң ғана нейронды тораптар көпшіліктің назарын аударды. "Жасанды" сөзі берілген контекстіде әңгіменің адамда бар нақты биологиялық нейронды жүйе туралы емес, жасанды құрылғы туралы жүріп жатқанын түсіндіреді. Жасанды нейронды тораптарды құру себебі адам миының жұмыс істеу принципін түсіну үшін болды. Бірақ адам миымен салыстырғанда қазіргі кезде нейронды тораптар біршама жай құрылым болып көрінеді.

Нейронды тораптар жылдам апаратты құрылғылар түрінде іске асырылуы мүмкін. Көптеген зерттеулер жай компьютерлерде программалық модельдеуді қолданып жасалады. Программалық қамтама ғылыми ойларды тексеру мен іздеу үшін, арзан және икемді ортаны қамтамасыз етеді. Ал көптеген нақты қосымшалар үшін мұндай модельдеу жеткілікті болып келеді. Нейронды торап негізінде есеп шығару жай программалық қамтама түрінде асырылады. Олардың айырмашылықтары нейронды торап негізіндегі іске асырулардың көбі "есеп шығаруға үйретіледі", яғни торап есеп шығаруға үйренеді. Нейронды тораптар сай келетін программаны жазу мүмкіндігі болмағанда пайдаланылады және де оның тапқан шешімі өте дұрыс болып шығады.

Нейронды тораптар негізіндегі шешімдер жетілдіре түсуде. Қазіргі кездің өзінде нейронды тораптар қосымшаларының дерекқоры кеңею үстінде. Олардың мысалы ретінде жалған кредитті карточкаларды анықтау, фондты биржадағы өзгерулерді болжау, кредитты жоспарларды құру, символдарды оптикалық анықтап білу, адам ауруларының аладын алу және тексеру, машиналар мен механизмдердің техникалық күйін бақылау, автомобиль қозғалысын автоматты түрде басқару, істен шыққан ұшу аппаратын қондыру кезінде шешім қабылдау және т. с. с. Жасанды нейронды тораптарды жобалаудағы жетістіктер адам миының жұмыс істеу принципін түсінуге байланысты болады. Бірақ мында кері байланыс та бар: жасанды нейронды тораптар адамның жүйкесіндегі болып жатқан үрдіс жайлы түсінігімізді кеңейте түседі, яғни сәйкес үрдістердің моделі деп түсінуге болады.

Қазіргі кезде нейротораптық технологиялар болжау есептерін шығаруда, сигналдарды өңдеуде және бейнелерді танып білуде үлкен мүмкіндіктерге ие. Математикалық статистика, классификация және аппроксимацияның дәстүрлі әдістерімен салыстырғанда бұл технологиялар нәтиже табуда жоғары сапаны қамтамасыз етеді. Бұл технологиялар көп шумдалған біртекті емес деректерде сызықты емес заңдылықтарды анықтауда, кіріс параметрлерінің көп саны кезінде жақсы нәтижелер береді және де деректердің салыстырмалы түрде азғантай көлемінде адекватты емес шешімдерді қамтамасыз етеді. Қазіргі кезде нейронды тораптарды праки-тикалық қосымшаларда қолданудың үлкен опыт жинақталған. Реалды қосымшалар саны бойынша деректерді бизнесте және үрдістерді басқарудағы талдаудың интеллектуалдық жүйелері алда.

Қазіргі дерекханаларда сақталған ақпараттың жылдам көбейіп отыратын үлкен көлемдерін ескере отырып, нейронды тораптардың ролін асыра бағалау қиын. Мамандардың айтуы бойынша интеллектуалды талдау маңызды ақпараттық технологиялардың ондығына кіре алады. Соңны жылдары нейротораптықұ технологияларды енгізу аса қарқынды жүрігізіліп жатыр. Оны American Express, Lockheed және т. б. ірі корпорациялар қолданылып жүр. Бұндай қызығушылыққа жауап ретінде программалық құралдар рыногында сәйкес инструменталды құралдар пайда бола бастады.

Аса кең нейротораптық технологиялар маркетолог-аналитиктер және компания басшыларымен бизнес қосымшаларда қолданылып жүр. Қолданушылардың мұндай категорияларына арнайы математикалық дайындықсыз күрделі практикалық есептерді шығаруға мүмкіндік беретін, жоғары деңгейлі инструменталды құралдар жобаланып жатыр. Бизнесте нейротораптарды қолданудың актуалдығы "сатушы рыногынан" "сатып алушы рыногына" көшу нәтижесінде пайда болған, қатал конкуренциямен байланысты. Бұл жағдайларда қабылданатын шешімнің сапасы өте қажетті, ал бұның өзі бар деректердің сандық анализін жасауды талап етеді. ‡лкен көлемді жинақталатын деректермен жұмыс істеген кезде рынок динамикасын әр кез бақылап отыру қажет. Ол үшін аналитикалық жұмысты автоматтандырмай болмайды.

Әртүрлілік, үлкен көлем және әртүрлі диагностикалық ақпараттың қайшылықтары біз үшін оларды өңдей алатын физикалық жүйелерді іздеу мәселесін тудырады. Бұл комплекстік есептің шешілуі жаңа ақпараттық технологиялармен тығыз байланысты. Олардың арасында маңыздылары бейнелерді категориязациялау және тану әдістері болып табылады. Нейронды тораптар - қазіргі кездегі ең қуатты және де экспериметалды деректерде ақпараттың кейбір фрагменттері жоқ болған ситуациялардағы бейнелерді танып білу есептерін шешудің ең жақсы әдісі.

Нейронды тораптардың басқа әдістерден (мысалға экспертты жүйелер сияқты) негізгі айырмашылығы нейротораптар алдын ала белгілі модельды қажет етпейді, ол берілген ақпарат негізінде оны өзі құрады. Сондықтан да нейронды тораптар болжау, классификациялау, басқару есептерін шешу, яғни басқа сөзбен айтқанда адам әрекет ететін аймақта нашар алгоритмдалатын есептер бар жерде қолданылады.

1. 2 Нейроесептеуді аппаратты қолдайтын программалық құралдардың ерекшеліктері

Қарастырылатын есептеу құралдары мен шығарылатын есептердің спецификасы программалау техникасына жаңа талаптар қойып жатыр. Программистке басқа категорияларды қолданып, программаның логикасын басқаша құруға, дәстүрлі программалауда пайда болмайтын есептерді шешуге тура келеді. Оның алдында мынадай мақсат бар: есептеу жүйесінің ресурстарын ұтымды қолдану, санашықтар арасындағы жүктемені дұрыс бөліп беру және де олардың спецификалық мүмкіндіктерін қолдану.

Мұнда ең бастысы деректерді параллельды өңдеу әдісі болып табылады. "Параллельды өңдеу" сөзін мұнда екі мағынада түсінуге болады. Біріншісі параллельды жұмыс істеп отырған санашықтарда өңделеді деп және екіншісі бір санашықта деректердің бірнеше элементтерінің қатар өңделуі деп түсінуге болады. Қазіргі санашық бір такт ішінде бірнеше инструкцияны орындай алады, ал бұл өз кезегінде есептеулердің қалай орындалатынын ғана емес, сонымен қатар параллельды орындалатын үрдістер бір бірін бұғаттамау үшін, деректерді қалай дайындау керектігін де программист ескеруі керек.

Көпсанашықты жүйелерді программалау кезінде пайда болатын қиыншылықтар бәрімізге де белгілі. Олар: параллельды үрдістерді синхронизациялау, деректер алмасудың механизмі, "критикалық участкілер" проблемалары және де бірнеше үрдістер бірдей қорларды пайдаланған кезде па да болатын қиыншылықтар. Қазіргі санашықтардың тағы бір негізгі ерекшелігі операндтардың көп разрядтылығы. Мысалға 64 битте бірнеше азразрядты деректер элементтерін орналастырып, оларды параллельды өңдеуге болады.

Қазіргі санашықтардың айтылып кеткен ерекшеліктерінің эффективті қолдану мысалы ретінде ММХ технологиясын айтып кетуге болады. Мұнда 64-разрядты регистр параллельды өңделетін 8 тәуелсіз байтқа немесе 16-битті 4 сөзге бөлінеді. Элементтердің тәуелсіздігінің мағынасы мынада: ығысу немесе алу кезінде көрші элементтердің биттері қолоданылмайды. "Модуль" НТЦ-да кристалға 64-разрядты сөзді разрядтылығы 1-ден 64-ке дейінгі элементтерге бөлу функциясы енгізілген және де бір үлкен сөзде разрядтылығы әртүрлі деректерді орналастыру мүмкіншілігі бар. Нәтижесінде программист кіріс деректердің разрядтылығына байланысты параллельды өңделетін элементтердің санын өзгерту мүмкіндігіне ие болады.

1. 3 Нейротехнологиялар көмегімен шығарылатын есептер

1. 3. 1 Видеобейнелерді өңдеу есептері

Цифрланған кадрлар тізбегімен берілген видеобейнелерді өңдеу есептерінің ең қиыны және керегі: әртүрлі кедергілердің әсер ету жағдайында қозғалатын объектілерді таңдау және танып білу проблемасы болып табылады. Оны есептеп шығару үшін, яғни қатты шумдалған фонда қозғалатын объектінің бейнесін ерекшелеуді, кедергілерді сүзгілеуді, жылдамдықты сүзгілеуді, объектіні фоннан ажыратуды, әр объектінің жылдамдығын бағалауды, оны идентификациялау және бірге жүруін іске асыратын арнайыландырылған жүйе жасалған. Жүйе нейротораптық әдістерді қолданумен жасалған және де телевизиялық жүйенің нақты деректерімен (25 кадр/сек, 320х200 пиксел) жұмыс істейді.

Қозғалатын объектілердің бейнелерін ерекшелеу оригиналды конструкциялы, көпқабатты, жергілікті-байланысты нейронды торап көмегімен жылдамдық өрістерін бағалауды құрастыру жолымен анықталады. 320х200 пикселдық бейне үшін, торап өлшемі бірнеше миллион нейронды құрайды, ал бұның өзі синапстан 4 есе көп.

Ерешеленген бейнелерді танып білу, қарастырылатын класстардың объектілерінің бейнелерінде алдын ала үйретілген, өзінен өзі ұйымдастырылатын нейронды торапта жасалады. Дұрыс танып білу ықтималдығы 90% шамасында.

Жүйе жай дербес компьютерде және реалды уақытта ақпарат өңдеуді қамтамасыз ететін, арнайы жасалған программалы-аппаратты комплексте іске асырылған.

1. 3. 2 Статикалық бейнелерді өңдеу есептері

Статикалық тондық бейнеде объектілерді ерекшелеп алу және танып білу есептері қиындау болып келеді. Мұндай есептер жер бетінің спутник арқылы берілген бейнелерін автоматты түрде өңдеу кезінде пайда болады. Оларды шешу үшін оптикалық диапазонда Жердің жасанды спутнигінен алынған жер бетінің бейнелерін талдаудың автоматтандырылған жүйесі жасалған және дербес компьютерде іске асырылған. Жүйе берілген класстардың (мысалға: жол тораптары, аэродромдар және онда бар самолеттердің) өңделетін бейнелерінде ерекшелеуді автоматты режимде қамтамасыз етеді.

Жүйеге енгізілген нейротораптық принциптер оны үйретуге және қайта оқытуға мүмкіндік береді.

1. 3. 3 Дыбыстары бойынша ұшатын аппараттарды классификациялау және тауып алу есептері

Акустикалық сәулеленуді талдау үшін нейротораптық технологияларды қолданып, ұшатын аппараттардың шығаратын дыбысы бойынша оларды танып білу және тауып алу жүйесі көрсетіп отыр. Берілген бағыттан сигналды ерекшелеу үшін, шығысында кеңжолақты сигналдары бар, фазаланған, антенды решетка қолданылады. Бұл сигналдар өңделіп, цифрланған түрде танып білу үшін алдын ала үйретіліп қойған нейронды тораптың кірісіне беріледі. Жүйенің осы мүмкіндіктерін көрсету арнайы программа жасалған.

Құрастырушының қарамағында бар реалды деректерді қолданып, статикалық зерттеулерді жүргізу, жүйенің әртүрлі класс объектілерін 80% ықтималдықпен танып біле алатыны анықталды.

1. 3. 4 Комбинаторлық оптимизациялаудың есептері

Ақпаратты өңдеу параллельдігінің жоғары дәрежесі нейротораптық техноогияларды комбинаторлық оптимизация есептерін шығаруды қолдануға мүмкіндік береді. Нейротораптық әдістермен шығарылатын оптимизациялық есептер ішінде ең алдымен транспортты-бағытталған оптимизация (мысалға коммивояжер есебі және оның көптеген түрлері) және қорларды бөліп беру есептерін атап кетуге болады.

Мұндай есептерді шешу басынан тізбекті архитектурасы бар есептеу техникасына бағытталған, математикалық программалаудың дәстүрлі әдістерімен шешу қиын. Себебі оған көп уақыт кетеді. Ал нейротораптық әдістер болса, сай аппаратты қолданбаларды пайдаланған кезде нәтиженің жоғары дәлдігін сақтап, берліген класстың есептерін шығаруда өте ыңғайлы. Объектілер бойынша әртүрлі ресурстарды бөліп беру есептерінің оптималды шешімдерін 4 TMS320C40 санашығы бар платада 0, 3 секунд ішінде алуға болады. Сонымен бірге параллельды жұмыс істейтін санашықтар саны өнімділіктің жоғары болуын қамтамасыз етеді.

1. 4 Нейрокомпьютерлер

... жалғасы

Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.