Класс Backend

Класс Backend является базовым для реализаций бэкендов. Каждый бэкенд реализуется в виде отдельной библиотеки, с помощью которой вы можете:

• взаимодействовать с физическими устройствами (например, получать информацию о потребляемой мощности);
• управлять обучением и исполнением импульсной нейронной сети на различных устройствах;
  

  Искусственная нейронная сеть, работающая на основе асинхронной передачи импульсов (спайков) между нейронами.

• считывать выходные спайки, полученные от вычислителя;
  

  Кратковременный потенциал действия, сгенерированный нейроном популяции в результате изменения атрибутов нейрона.

• получать внутренние данные для мониторинга работы нейронной сети;
• выгружать внутренние данные мониторинга работы нейронной сети, полученные от вычислителя.

Перед инициализацией бэкенда вы можете загрузить проекции, содержащие синапсы, и популяции, содержащие нейроны. Для этого вы можете использовать методы load_all_projections() и load_all_populations() базового класса Backend или соответствующие методы конкретного класса бэкенда. Если предварительно была создана модель Model, в которую была передана нейронная сеть Network, хранящая популяции Population и проекции Projection, вы можете использовать метод загрузки модели ModelLoader::load() для ее загрузки на бэкенд.

Узел нейронной сети, имеющий набор атрибутов. На основе атрибутов нейрона и последовательности входных сигналов происходит вычисление некоторой математической функции, результатом которого является спайк или его отсутствие.

Место соединения нейронов, основная функция которого – передача сигнала от одного нейрона к другому. Каждый нейрон может быть связан с другими нейронами через множество синапсов.

Конкретные классы бэкендов являются наследниками базового класса Backend. Для инициализации конкретного бэкенда необходимо переопределить его методы в классе-наследнике. В процессе инициализации загруженные проекции синапсов подписываются на спайки от связанных популяций или каналов ввода, а загруженные популяции подписываются на синаптические воздействия от связанных проекций. При необходимости вы можете подписать необходимые объекты платформы на сообщения с помощью метода подписки subscribe().

Значение, формируемое синапсом и предназначенное для изменения значений атрибутов нейрона.

Для выбора устройства, на котором будет исполняться нейронная сеть, необходимо сначала вызвать метод get_devices(), который предоставляет вычислители конкретного типа. Тип вычислителей является наследником класса Device. Наследники определены в пространстве имен devices и реализуют конкретные устройства. Каждое устройство обладает своим набором функций и свойств. После этого необходимо вызвать метод select_devices() или select_device() для выбора конкретного устройства из предоставленных, передав в него уникальные идентификаторы устройств или указатели на экземпляры класса Device.

Базовый класс Backend также предоставляет методы, с помощью которых вы можете выполнять следующие действия:

• Запускать и останавливать обучение нейронной сети.
• Включать и выключать использование синаптической пластичности во время обучения нейронной сети.
• Запускать и останавливать исполнение нейронной сети.
• Получать следующие данные:
  • Базовые данные бэкенда.
  • Шину сообщений. С помощью шины сообщений бэкенд обеспечивает обмен сообщениями между объектами платформы, а также обмен сообщениями от модификаторов к нейронам и синапсам.
    

    Код, изменяющий поведение нейрона или синапса, например добавляющий синаптическую пластичность.

  • Точку подключения к шине сообщений.
  • Статус исполнения нейронной сети на бэкенде.
  • Устройства, поддерживаемые бэкендом.
  • Номер шага исполнения нейронной сети.

Подробнее о методах базового класса Backend см. в API-документации Kaspersky Neuromorphic Platform.