, до складу яких входить додаткова нейроплата. До їх числа відносяться, наприклад, комп'ютери серії FMR фірми Fujitsu. Можливостей таких систем цілком вистачає для вирішення великого числа прикладних задач методами нейроматематики, а також для розробки нових алгоритмів. Найбільший інтерес представляють спеціалізовані нейрокомп'ютери, в яких реалізовані принципи архітектури нейромереж. Типовими представниками таких систем є комп'ютери сімейства Mark фірми TRW (перша реалізація перцептрона, розроблена Ф. Розенблат, називалася Mark I). Модель Mark III фірми TRW являє собою робочу станцію, що містить до 15 процесорів сімейства Motorola 68000 з математичними сопроцессорами. Всі процесори об'єднанні шиною VME. Архітектура системи, що підтримує до 65000 віртуальних процесорних елементів з більш чес 1 млн. настроюються сполук, дозволяє обробляти до 450 тис. мнс/с. p align="justify"> Іншим прикладом є нейрокомпьютер NETSIM, створений фірмою Texas Instruments на базі розробок Кембріджського університету. Його топологія являє собою тривимірну грати стандартних обчислювальних вузлів на базі процесорів 80188. Комп'ютер NETSIM використовується для моделювання мереж Хопфілда-Кохонена. Його продуктивність досягає 450 млн. мнс/с. p align="justify"> У тих випадках, коли розробка або впровадження апаратних реалізацій нейронних мереж обходяться занадто дорого, застосовують більш дешеві програмні реалізації. Одним з найпоширеніших програмних продуктів є сімейство програм BrainMaker фірми CSS (California Scientific Software). Спочатку розроблений фірмою Loral Space Systems за замовленням NASA і Johnson Space Center пакет BrainMaker бал незабаром адаптований для комерційних додатків і сьогодні використовується декількома тисячами фінансових і промислових компаній, а також оборонними відомствами США для вирішення задач прогнозування, оптимізації та моделювання ситуацій.
Призначення пакету BrainMaker - рішення завдань, для яких поки не знайдені формальні методи й алгоритми, а вхідні дані неповні, зашумлені і суперечливі. До таких завдань відносяться прогнозування курсів валют і акцій на біржах, моделювання кризових ситуацій, розпізнавання образів і багато інших. BrainMaker вирішує поставлене завдання, використовуючи математичний апарат теорії нейронних мереж (більш конкретно - мережа Х опфілда з навчанням за методом зворотного поширення помилки). В оперативній пам'яті будується модель багатошарової нейронної мережі, яка має властивість навчатися на безлічі прикладів, оптимізуючи свою внутрішню структуру. При правильному виборі структури мережі після її нав...
