Нейросетевые эмуляторы.

Киргинцев М.В., Нечаев С.А.
Нейросетевые эмуляторы.
История развитие информационных технологий показывает, что успех
того или иного направления обеспечивается, когда оно
гармоничное
сочетание
фундаментальных
научных
опирается на
разработок,
и
соответствующее аппаратное и программное обеспечение.
Одним из перспективных направлений развития вычислительной
техники
является
нейросетевых
создание
устройств,
специализированные
к
и
совершенствование
которым
нейросетевые
относятся
платы
и
искусственных
нейрокомпьютеры,
другие
устройства,
реализующие нейросетевую парадигму.
Развитие информационных технологий позволяет в настоящее время
моделировать нейросетевые устройства на обычных ЭВМ, реализующих
архитектуру, предложенную Фон Нейманом. Такое моделирования или
иными словами эмуляция (симуляция) позволяет эмитировать как различные
нейросетевые структуры, так и реализовывать нейросетевые алгоритмы.
Разработка нейроэмуляторов для персональных ЭВМ, делает доступной
реализацию нейросетевой парадигмы в различных предметных областях для
широкого круга соответствующих специалистов.
Нейросетевые
эмуляторы
специализирующимися
на
обеспечения,
фирмами,
так
и
разрабатываются
разработке
нейросетевого
разрабатывающими
как
фирмами,
программного
универсальные
математические системы.
Среди последних можно выделить фирму Mathworks создавшую
математическую среду MatLab. В состав среды MatLab включен пакет Neural
Network. Данный пакет позволяет применять теорию нейронных сетей к
задачам обработки сигналов, нелинейного управления и т.д.
Модульная
организация пакета позволяет использовать более 15 типов сетей и большое
количество обучающих правил, снабжен функциями инициализации для
каждого типа архитектур. В среду фирму MatLab входит так же прикладной
пакет Fuzzy Logic. Данный пакет позволяет моделировать нечеткие
адаптивные нейронные сети. Пакет Fuzzy Logic может работать с системой
Simulink.
Среди специализированных пакетов можно отметить программные
продукты АОЗТ “Альфа Систем”.
Фирмой “Альфа Систем” ведутся разработки в области искусственных
нейронных сетей. Созданы следующие программные компоненты:
- программа NeuroView+ - для визуального проектирования структуры и
топологии ядерных нейронных сетей,
- программа NeuroEmulator - для обучения и тестовых испытаний ядерных
нейронных сетей, а также для редактирования синаптических карт и
функций активации нейронов,
- ActiveX- элемент NeuroControl - нейронная сеть для встраивания в
приложения пользователя
Все компоненты поддерживают единый формат NET представления файла
данных, что обеспечивает перенос данных между приложениями.
- ActiveX - элемент "Прогресс индикатор" - элемент предназначен для
динамического отображения данных в виде в горизонтальной столбиковой
диаграммы,
- ActiveX - элемент "Электронная таблица" - элемент предназначен для
работы с табличными данными.
Из свободных нейроэмуляторов можно выделить (SNNS)
(Штутгартский Нейросетевой симулятор) – это программный симулятор для
нейронных сетей на рабочих станциях с ОС Unix, разработанный в Интитуте
Параллельных и Распределенных Высокоэффективных Систем университета
Штутгарта.
Целью этого проекта является создание эффективной и гибкой
симуляционной среды для исследования и различных приложений
нейросетей.
Симулятор SNNS состит из двух основных компонентов:
- ядра симулятора, написанного на языке С
- графического пользовательсокго интерфейса под X11R4 или X11R5.
Ядро симулятора работает с структурами внутрисетевых данных и
выполняет все операции по обучению и обратной связи (отзыву). Оно также
может быть использовано без других частей как программа С, внедренная в
приложения пользователя. Ядро поддерживает произвольные топологии
нейросетей.
Симулятор SNNS
может быть расширен пользователем
с
определяемыми пользователем функциями активации, вывода, функциями и
процедурами обучения, которые написаны как простые программы C и
связаны с ядром симулятора (тренажера).
На данный момент включены следующие архитектуры и процедуры
обучения:
Графический
интерфейс
пользователя
XGUI
(X
Графический
Интерфейс пользователя), построенный на вершине ядра, дает 2-х и 3-х
мерное представление нейронных сетей и управляет ядром в течение сеанса
моделирование (симуляции). Кроме того, 2-мерный интерфейс пользователя
включает встроенный сетевой редактор, который может использоваться,
чтобы непосредственно создавать, управлять и визуализировать нейронные
сети различными способами.
Удачные нейросетевые эмуляторы создаются также и отдельными
разработчиками. Так В.Г. Царегородцевым создан нейропакет НейроПро,
который является свободно распространяемой программой и предназначена
для
создания
слоистых
нейронных
сетей
для
решения
задач
прогнозирования и извлечения знаний из таблиц данных.
Таким образом, разработанные в настоящее время нейросетевые
эмуляторы составляют мощный комплекс программного обеспечения,
позволяющего удовлетворить все запросы разработчиков и исследователей
нейросетевых систем.