CNnets for modeling and analyzing neural networks شبكات "سي إن" لتمثيل وتحليل الشبكات العصبية

Abstract

The concept of colored timed neural Petri nets (CTNPN or Shortly CNnet) which are isomorphic to neural architectures is proposed The CNnet technique incorporates the basic features of the neural net and the modeling capabilities of both colored and timed Petri nets The essential principles involved in the construction of the CNnet are discussed in detail The computation power of the CNnet model is demonstrated through the "timed reachability graph" (TRG) that is developed from this model The CNnet is designed to study the structure properties of the artificial neural networks (ANNs) while the TRG is used for verifying the dynamic behavior of these networks Furthermore the CNnet offers simple and readable model representation making it easy to design fitting VLSI circuits for complex ANNs Practical examples are given illustrating the way in which the CNnet as a novel modeling technique can be employed to simulate the dynamic behavior and parallel activities of the ANNs

يقدم هذا البحث مفهوم شبكات "بتري العصبية الزمنية الملونة" (اختصار يطلق عليها شبكات "سي إن") التي تشبه في أدائها الهياكل العصبية والتكنيك الخاص لشبكات "سي إن" يتضمن المعالم المميزة للشبكات العصبية، بالإضافة إلى إمكانية التمثيل التي تتمتع بها كلا من شبكات بتري الزمنية والملونة وهذا البحث يقدم شرحا وافيا للأساسيات الضرورية لبناء شبكات "سي إن" ولقد تم إظهار المقدرة الحسابية لنموذج شبكات "سي إن" من خلال "الشكل الزمني الموصل" المستنتج من هذا النموذج وصممت شبكات "سي إن" بغرض دراسة الخواص البنائية للشبكات العصبية الصناعية بينما استخدام "الشكل الزمني الموصل" للتحقق من صحة السلوك الديناميكي لهذه الشبكات بالإضافة إلى ذلك فإن شبكات "سي إن" تقدم تمثيلا سهلا ومقروءا للنموذج المطلوب مما يسهل تصميم الدوائر المتكاملة كثيفة العدد المستخدمة في الشبكات العصبية المعقدة وقد تم تقديم أمثلة عملية لتوضيح طريقة توظيف شبكات "سي إن" كتقنية جديدة لها القدرة على محاكاة السلوك الديناميكي والنشاطات المتوازية للشبكات العصبية الصناعية