Возьми нейродруга в помощники

Елманов Олег (Spy_Dr@comail.ru)

Спецвыпуск Xakep, номер #038, стр. 038-086-6

Распознавание речи

Распознавание речи - одно из наиболее популярных применений нейросетей. В компании "НейроПроект" сделана демонстрационная система для речевого управления встроенным калькулятором Windows. Система уверенно распознает любое из 36 слов, сказанных в микрофон любым человеком.

Для классификации используется двухкаскадная иерархическая нейросеть, где первый каскад состоит из одного перцептрона (1000 входов, 24 нейрона в скрытом слое, 6 выходов), а второй каскад - из 6 перцептронов с различными параметрами. Первый перцептрон осуществляет грубое распознавание слова, относя его к одному из 6 классов. Роль второго каскада - точно классифицировать слово внутри каждого из классов.

Дополнительная информация

Если хочешь побольше узнать об этом перспективном направлении, советую посещать специализированные мероприятия и читать соответствующую литературу. С 1995 года в Москве проводится уникальная ежегодная конференция "Нейрокомпьютеры и их применение". На ней ты сможешь услышать о новейших разработках в этой области, подискутировать с монстрами нейрокомпьютинга или просто посмотреть, что представили на суд публики ученые и разработчики. А с 1999 года еще издается и журнал "Нейрокомпьютеры: разработка, применение".

Нейропроцессор NM6403

Нейропроцессор NM6403 обладает следующими характеристиками. Тактовая частота - 40 МГц, напряжение питания - 3,0-3,6 В, потребляемая мощность - 1,3 Вт. Основные вычислительные узлы процессора: управляющее RISC-ядро и векторный сопроцессор. Производительность нейропроцессора составляет 120 миллионов операций в секунду для 32-битовых операндов. Кстати, эти процессоры доступны в свободной продаже, да и стоят не так уж и дорого - около 50 зеленых фантиков.

WWW

www.module.ru - сайт НТЦ "Модуль"

www.mathworks.com - сайт компании MathWorks

www.neuralware.com - сайт компании NeuralWare

www.neurosolutions.com - сайт компании NeuroDimension Inc (производитель NeuroSolutions)

Основными преимуществами нейронных сетей как логического базиса алгоритмов решения сложных задач являются: инвариантность, адекватность и отказоустойчивость.

Даже такие простые задачи, как сложение, вычитание и умножение чисел эффективнее решать с помощью нейрокомпьютеров, чем на известных булевских элементах.

В США и Финляндии ведутся работы по использованию нейрокомпьютеров для управления химическими реакторами. В нашей стране этим не занимаются по причине морального устаревания существующих реакторов.

Нейронные сети обладают несколькими уникальными особенностями: методика программирования методом обучения или самообучения, возможность выработки выходного сигнала (вектора) в условиях неполного набора входных данных и работоспособность нейронной сети при ее частичном повреждении.

Большинство неудач на пути усовершенствования искусственного интеллекта на протяжении последних 30 лет связаны с тем, что для решения важных и сложных задач выбирались неадекватные по возможностям вычислительные средства.