Контролирует множество процессорных элементов. Процессорный

Элемент получает от устройства управления в каждый фиксирован-

Ный момент времени команду и выполняет ее над своими локаль-

Ными данными.

Нейронные процессоры

Одно из наиболее перспективных направлений разработки

Принципиально новых архитектур вычислительных систем тесно

Связано с созданием компьютеров нового поколения на основе

Принципов обработки информации, заложенных в искусственных

Нейронных сетях (НС).

Первые практические работы по искусственным нейросетям и

Нейрокомпьютерам начались еще в 40—0-е гг. Под нейронной сетью

Обычно понимают совокупность элементарных преобразователей

Информации, называемых нейронами, которые определенным обра-

Зом соединены друг с другом каналами обмена информации синоп-

Тическими связями.

Одним из основных достоинств нейровычислителя является то,

Что его основу составляют относительно простые, чаще всего одно-

Типные элементы, имитирующие работу нейронов мозга. Каждый

Нейрон характеризуется своим текущим состоянием по аналогии с

Нервными клетками головного мозга, которые могут быть возбужде-

Ны или заторможены. Он обладает группой синапсов —однонаправ-

Ленных входных связей, соединенных с выходами других нейронов,

А также имеет аксон —выходную связь данного нейрона, с которой

Сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы сле-

дующих нейронов. Общий вид нейрона приведен на рис. 3.28, а.

Каждый синапс характеризуется величиной синоптической связи

Или ее весом w,, который по физическому смыслу эквивалентен

Электрической проводимости. Текущее состояние нейрона опреде-

ляется как взвешенная сумма его входных сигналов:

Выход нейрона есть функция его состояния: у =/(5), которая на-

Зывается активационной. Известны различные виды таких функций,