,
Нейросетевые эмуляторы.
История развитие информационных технологий показывает, что успех того или иного направления обеспечивается, когда оно опирается на гармоничное сочетание фундаментальных научных разработок, и соответствующее аппаратное и программное обеспечение.
Одним из перспективных направлений развития вычислительной техники является создание и совершенствование искусственных нейросетевых устройств, к которым относятся нейрокомпьютеры, специализированные нейросетевые платы и 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 разрабатываются как фирмами, специализирующимися на разработке нейросетевого программного обеспечения, так и фирмами, разрабатывающими 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 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.
