УДК 004.75 ВЫЧИСЛЕНИЕ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ НА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ КЛАСТЕРАХ ИЛИ ЛВС М. С. <...> Рассмотрена теоретическая возможность и целесообразность использования распределенных вычислений для сокращения времени расчета искусственных нейронных сетей (ИНС) на вычислительных кластерах и в локальных вычислительных сетях (ЛВС). <...> Проведено сравнение с методом команды экспертов и методом виртуальных частиц. <...> ВВЕДЕНИЕ Искусственные нейронные сети стремительно развиваются, размер нейронных сетей быстро растет, а следовательно, возрастает и объем вычислений. <...> С увеличением размеров сети требуется увеличение вычислительных мощностей. <...> С точки зрения развития вычислительной техники и программирования, нейронная сеть — способ решения проблемы эффективного параллелизма, однако этот параллелизм является «мелкозернистым», что затрудняет реализацию вычислений. <...> Существует несколько основных способов реализации искусственных нейронных сетей. <...> Наибольшее распространение получила эмуляция процессов, происходящих в нейронных сетях, на ЭВМ, однако в этом случае вычисление ИНС © Герасименко М. С., 2010 120 происходит последовательно, и не приходится говорить о каком-либо распараллеливании процесса вычислений [1, 2]. <...> Искусственные нейронные сети представляют собой связевые системы. <...> В отличие от цифровых микропроцессорных систем, представляющих собой сложные комбинации процессорных и запоминающих блоков, нейропроцессоры содержат память, распределенную в связях между очень простыми процессорами. <...> Тем самым основная нагрузка ложится на архитектуру системы, детали которой, в свою очередь, определяются межнейронными связями [2, 3]. <...> С точки зрения реализации ИНС представляют собой систему соединённых и взаимодействующих между собой простых процессоров (искусственных нейронов). <...> Такие процессоры обычно довольно просты, особенно в сравнении с процессорами, используемыми в персональных компьютерах. <...> Каждый <...>