Под термином нейрокомпьютер понимается вычислительная система (система, производящая обработку информации), моделирующая с той или иной степенью точности реальные биологические нейросети, и обладающая следующими основными свойствами:
§ Значащим уровнем анализа является не активность одного элемента, но паттерн активности многих элементов
§ Система состоит из простых элементов и сложных связей между ними
§ Элементы взаимодействуют посредством возбуждения и торможения
§ Эффективность обработки информации осуществляется не за счет высокого быстродействия отдельных элементов, а за счет одновременной работы многих элементов (массовый параллелизм).
§ Минимальный контроль извне: система сама определяет свое поведение, как правило, это стремление к устойчивому состоянию
§ Поведение системы не программируется заранее, а формируется за счет её обучения (модификации пластических элементов)
§ Правила модификации локальны (определяются текущим состоянием и активностью в окрестности точки локализации)*
§ Система устойчива к потере небольших объемов информации и флуктуациям состояния отдельных элементов**
* Это свойство необязательно, но оно позволяет существенно упростить аппаратную реализацию нейросетевых моделей, когда будет необходимо создавать множество связей между элементами.
** Это свойство является особенностью биологических нейросетей, в которых постоянно происходит потеря информации за счет гибели клеток и естественных физиологических процессов.
В таблице 1 приведены основные отличия нейрокомпьтера от классического компьютера - машины Фон Неймана:
Таблица 1
Отличие нейрокомпьютера от машины Фон Неймана
Машина фон Неймана |
Биологическая нейронная система |
|
Процессор |
Сложный |
Простой |
Высокоскоростной |
Низкоскоростной |
|
Один или несколько |
Большое количество |
|
Память |
Отделена от процессора |
Интегрирована в процессор |
Локализована |
Распределенная |
|
Адресация не по содержанию |
Адресация по содержанию |
|
Вычисления |
Централизованные |
Распределенные |
Последовательные |
Параллельные |
|
Хранимые программы |
Самообучение |
|
Надежность |
Высокая уязвимость |
Живучесть |