Ионов С.Д. Распределенная нейронная сеть

Компьютерные науки и безопасность.
339
РАСПРЕДЕЛЕННАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ:
ПРИНЦИПЫ РАБОТЫ, ПРОТОКОЛЫ
ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ
Ионов С.Д.
e-mail: progsdi@gmail.com
www: research.axis4.ru
В последнее время активно развиваются и применяются практически во всех областях науки нейронные сети. Чаще всего их используют в задачах распознавания и классификации некоторых объектов, с большим числом различных атрибутов, взаимосвязи которых
точно не известны, или их определение займет значительно большее
время нежели обучение нейронной сети.
На данном этапе развития компьютерных технологий не возможно создать и обучить на одном вычислительном узле нейронную сеть
достаточно большого размера для рассчета сложных задач, сравнимых с решаемыми системой биологических нейронов в мозге животных. Поэтому для дальнейшего исследования необходимо создание
распределенной системы для запуска нейронной сети.
Эта система предполагает использование кластерной архитектуры, где связь реализуется по протоколам стека TCP/IP. При этом
на каждом из вычислительных узлов планируется запускать специально разработанный сервер ([1]). Архитектура сети изображены на
рисунке в конце статьи.
Процесс взаимодействия узлов друг с другом будет описан в спецификации протокола Neural Network Protocol (NNP [2]), которая
находится на этапе разработки. Планируется оформление спецификации для публикации RFC. Протокол будет определять не только
и не столько формат пакетов, схожий с форматом в существующих
пртоколах, таких как SMTP и HTTP, но и процесс взаимодействия
узлов.
В ходе работы сети должен быть определен основной узел, отвечающий за настройку всех остальных узлов, за инициализацию
параметров нейронной сети и за ввод и вывод данных.
На каждом из узлов может работать как один, так и несколько
нейронов. Взаимодействие делится на 2 этапа:
1. Рассылка основным узлом настроек сети по ее остальным уз-
340
Труды 40 Молодежной школы-конференции
лам. В настройках указывается с какими нейронами и узлами связан
текущий. Кроме этого настраивается метод обучения и преобразования данных.
2. Процесс работы. Во время этого этапа основной узел отправляет данные на входные нейроны, далее эти данные проходят по связям
до выходных нейронов, и в итоге основной узел собирает данные с
этих нейронов и выдает результат.
В ходе разработки планируется создать модульную систему, позволяющую полностью настраивать поведение нейронной сети. Каждый этап работы нейронной сети определяется выбранными модулями. Кроме уже подготовленного набора можно создавать свои модули.
Требованием для работы системы будет использование среды
Ethernet с использованием стека TCP/IP. Планируется сделать реализации для использования как на Windows, так и на *nix системах.
На распределенной системе планируется исследовать поведение
самоорганизующейся нейронной сети в многослойном и бесслойном
вариантах работы.
Рис. 1: Архитектура Сети
Список литературы
[1]. http://server.axis4.ru Универсальный многопоточный сервер
(Common Server) 2007-2008
[2]. http://research.axis4.ru Neural Network Protocol (NNP) 2008-2009