и.
Каскадіруемая архітектура. Розглянута архітектура практично ідентична методам побудови звичайних цифрових процесорів, іншими словами, нейронна мережа будь-якого розміру та архітектури будується допомогою стандартних блоків. Реалізованими прикладами такої архітектури можуть служити чіп PhilipsLneuro, MD1220 від MicroDevices, а також Neuralogix NLX - 420 NeuralProcessor.
Мультипроцесорні чіпи. У цьому випадку підхід полягає в розміщенні в одному чіпі безлічі найпростіших процесорів. Такі рішення можуть бути розділені на дві групи, відомі як SIMD (SingleInstruction, MultipleData) і так звані систолические мережі. У разі SIMD, всі процесори виконують одну й ту ж інструкцію паралельно з вектором даних. У другому випадку кожен процесор неодноразово виконує один крок обчислень перед передачею результату наступного (або декільком) процесору в мережі. Прикладами SIMD-архітектури є чіп Inova N64000, що містить 64 елемента обробки, чіп HNC 100NAP, що включає в себе 4 обробних елемента, Siemens впровадила в свій мультипроцессор MA 16 мікрочіпів. Така архітектура призначена, головним чином, для виконання різних дій над матрицями.
Архітектура RBF (RadialBasisFunction). Згідно цій архітектурі, функціонування мережі визначається управлінням еталонними векторами, визначальними області, на які впливають дані при навчанні. Перевагою RBF ІНС є їх швидке навчання і відносно проста побудова мереж прямого поширення. До комерційних виробів відносяться чіпи IBM ZICS і Nestor Ni1000. Цікавим фактом є також і те, що вироблені в США чіпи сімейства IBM ZICS були розроблені в Європі.
Інші цифрові проекти. Ряд існуючих архітектур не підходять ні під одну з вищеназваних категорій. Приміром, розробка фірми MicroCircuitEngineering MT19003 NISP, по суті, RISC-процесор (Redu-cedInstructionSetComputer, тип архітектури мікропроцесора, орієнтований на швидке та ефективне виконання відносно невеликого набору вбудованих команд), який здійснює сьомій інструкцій, оптимізованих для побудови багатошарових мереж. Ще одним прикладом, які реалізують інший підхід, може служити чіп HitachiWaferScaleIntegration. Чіпи цього сімейства призначені для реалізації мереж зворотного поширення і мереж Хопфілда.
У Стенфордському університеті (StanfordUniversity) розроблений мікрочіп, який здатний стимулювати нейрони допомогою хімічних сполук, а не електричних імпульсів.
Аналогове виконання
До переваг цієї категорії апаратних засобів реалізації ІНС слід віднести високі швидкості обробки інформації та можливості високої щільності розташування елементів. Однак тут же дають про себе знати і недоліки складність в отриманні високої точності, обумовлена ??відмінностями в компонентах через системи допусків при виробництві, різні характери теплових та електромагнітних завад, що спотворюють корисний сигнал. Ще однією проблемою є складність в довгостроковому зберіганні вагових коефіцієнтів та організації операцій аналогового множення.
Як приклад можна привести розробку Intel 8017NW ETANN (ElectricallyTrainableAnalogueNeuralNetworks), що містить 64 нейрона і 10280 вагових коефіцієнтів. ІНС, реалізована в продукті SynapticsSiliconRetina, обробляє зображення, моделюючи процеси, що відбуваються в сітківці ока. Підхід полягає у створенні аналогового виконання, де ІНС намагається найбільш точно відтворити поведінку біологічних нейронів. Реалізовані аналогові нейромережі представляють набір компонентів, розміри яких менше розмірів біологічного нейрона, і передбачається, що вищеназвані недоліки компенсуються взаємозв'язками між аналоговими нейронами.
Гібридне виконання
Як зрозуміло з назви, ця категорія являє собою комплекс вишерассмотренних систем. Розробники таких проектів намагаються отримати від таких систем переваги аналогового і цифрового виконань. Здебільшого це досягається шляхом зв'язку між пристроями і датчиками допомогою цифрової складової, а обробка повністю або частково реалізується аналоговими методами.
Як приклад наведемо чіп Bellcore CLNN - 32, який зберігає вагові коефіцієнти в цифровій формі, а виробляє моделювання ІНС, використовуючи аналогову схему. Існують проекти, в яких вагові коефіцієнти зберігаються в конденсаторах, періодично заряджаються від внутрішніх джерел струму. Також прикладами гібридних систем можуть служити SU3232 Synapse і NU32 Neuron, розроблені в лабораторіях NeuralSemiconductor, і RN - 100, представлений Ricoh. Застосування
Нижче наведено далеко не повний список можливих і перспективних апаратних реалізацій і сфер застосування:
Системи комунікацій, модулятори/демодулятори, інтелектуальні антени, напівпровідники для застосування в космічній галузі.
Ідентифіка...
