СИНТЕЗ НЕЙРОЕЛЕМЕНТІВ І НЕЙРОМЕРЕЖ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ ПАРАЛЕЛЬНО-ВЕРТИКАЛЬНОГО ТИПУ

Краткое содержание

основний зміст роботи

У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертаційної роботи, сформульовано мету і завдання дослідження, визначено наукову новизну та практичне значення отриманих результатів, показано зв’язок роботи з науковими темами. Подано відомості про апробацію результатів роботи, публікації та особистий внесок здобувача.

У першому розділі розглянуто галузі застосування та типові задачі нейромережевих технологій, проаналізовано моделі нейроелементів, архітектури, сучасну елементну базу та підходи до побудови нейромереж реального часу. Визначено особливості застосування нейротехнологій реального часу, сформовано операційний базис апаратних нейромереж реального часу.

Розглянуто галузі застосування та задачі нейромережевих технологій. Показано, що значна частина застосувань передбачає опрацювання інтенсивних потоків даних у реальному часі засобами, які задовольняють обмеження щодо габаритів, енергоспоживання та вартості. Зокрема, до таких галузей належать військова промисловість, енергетика, автомобілебудування, управління технологічними процесами, складними об’єктами, мобільними інтелектуальними робототехнічними системами. Зазначено, що найхарактернішими особливостями задач та нейротехнологій реального часу є: постійність і висока інтенсивність надходження вхідних даних; великий обсяг обчислень з переважанням обчислювальних операцій над логічними; регулярність і рекурсивність нейромережевих алгоритмів опрацювання даних; постійне ускладнення алгоритмів опрацювання та підвищення вимог до точності результатів; можливість розпаралелення опрацювання як у часі, так і у просторі; здатність до узагальнення та абстрагування; навчання, самонавчання та самоорганізація під впливом зовнішнього середовища.

Проаналізовано відомі моделі нейронів і показано, що вони не орієнтовані на НВІС-реалізацію, оскільки не ґрунтуються на елементарних арифметичних операціях і потребують великої кількості виводів.

Розглянуто та проаналізовано класичні архітектури нейромереж і нейромережі на основі моделі геометричних перетворень (МГП), методи та алгоритми їхнього навчання і функціонування. Встановлено, що класичні архітектури мають ряд недоліків, зокрема, значну тривалість процесу навчання, використання різних алгоритмів для навчання та функціонування нейромереж, і те, що архітектури нейромереж не орієнтовані на НВІС-реалізацію. Встановлено, що особливостями нейромереж на основі МГП є єдина методологічна основа побудови архітектур для різних завдань та предметних областей застосування, швидке неітераційне навчання за наперед задану кількість кроків обчислень, повна повторюваність результатів, висока точність та покращені генералізувальні властивості, однотипність алгоритмів навчання та функціонування. Використання моделі геометричних перетворень істотно підвищує продуктивність як програмного, так і апаратного варіантів реалізації нейромереж.

Сформовано нейромережевий операційний базис, який складається із базових операцій попереднього опрацювання (нормалізація, квантування, фільтрація) та процесорних операцій (обчислення скалярного добутку та функції активації). Показано, що операції, які використовуються у нейромережевому операційному базисі, можна поділити за кількістю операндів, що одночасно опрацьовуються, на одно- (корінь квадратний, передатні функції), дво- (додавання, ділення, множення) і багатооперандні (визначення мінімального та максимального чисел, багатооперандне підсумовування, обчислення скалярного добутку). Відомі операційні пристрої, на основі яких синтезують нейроелементи та нейромережі, є переважно одно- і двооперандними, що пов’язано з можливостями елементної бази. З’ясовано, що найбільш часомісткими є багатооперандні операції, результатом яких є одне число. Багатооперандні нейрооперації пропонується виконувати на основі багатооперандного підходу, за яким процес обчислення розглядається як виконання єдиної операції, що ґрунтується на елементарних арифметичних операціях.

Проаналізовано програмні, мікропрограмні та апаратні засоби реалізації нейромереж. Виявлено, що забезпечення режиму реального часу потребує великих витрат обладнання, вартості та термінів розроблення. Відомі програмні та мікропрограмні засоби не враховують вимог конкретних застосувань щодо габаритів і споживаної потужності, а апаратні засоби мають низьку ефективність використання обладнання. Встановлено, що всі види реалізації нейроалгоритмів у безпосередньому вигляді зустрічаються доволі рідко. Для створення нейромереж реального часу доцільно використовувати комбіновані підходи з переважанням апаратних засобів, які реалізують розпаралелювання обчислення не тільки у часі, а і в просторі. Для таких обчислень характерне введення додаткового обладнання, відсутність проміжних пересилань інформації, а також апаратне управління.

Проаналізовано сучасну елементну базу для реалізації нейромереж реального часу, і визначено, що найчастіше для цих цілей використовуються нейрочіпи, процесори цифрової обробки сигналів та ПЛІС. Запропоновано реалізацію нейроелементів і нейромереж реального часу здійснювати на основі ПЛІС, які характеризуються високою швидкодією, можливістю динамічного репрограмування та наявністю доступних засобів розроблення.

На основі проведеного аналізу визначено перелік завдань і досліджень, які потрібно виконати для розв’язання наукової задачі, поставленої у дисертаційній роботі.

У другому розділі сформульовано вимоги до засобів реалізації нейромереж із паралельно-вертикальним опрацюванням даних у реальному часі, розроблено метод паралельно-вертикального опрацювання даних у нейромережах і вибрано принципи побудови апаратних нейромереж реального часу. Запропоновано компонентно-ієрархічний підхід до розроблення апаратних нейромереж, створено моделі формального нейрона паралельно-вертикального типу, вибрано форми відображення нейромереж на апаратні засоби та вдосконалено метод синтезу нейроелементів і нейромереж реального часу.