|
1 Sun'iy neyron tarmoqlarga kirish ning rivojlanish tarixidoirasida yechilgan masalalar
|
| bet | 6/10 | | Sana | 29.05.2024 | | Hajmi | 330,62 Kb. | | #256436 |
Bog'liq 1 Sun\'iy neyron tarmoqlarga kirish ning rivojlanish tarixidoiras1.6 ANNning ayrim muammolari
Neyron tarmoqlarning asosiy muammolaridan biri bu juda katta hajmdagi ma'lumotlarga bo'lgan ehtiyojdir. Bir necha yil oldin, tasvirlardagi naqshlarni odamlarga qaraganda yaxshiroq taniy oladigan algoritmlar namoyish etildi. Insondan o'zib ketish uchun tarmoqlar 1,2 milliondan ortiq tasvirni o'rganishi kerak edi, bola esa bitta fotosuratni ko'rgandan so'ng yangi ob'ekt yoki hayvonni aniqlashni o'rganishi mumkin. Deyarli har qanday naqshni aniqlash vazifasi uchun sun'iy neyron tarmoqlar odamlarga qaraganda yuz minglab marta ko'proq ma'lumotga muhtoj.
Yana bir muammo shundaki, neyron tarmoqlar ko'p vazifalarni bajarish uchun mos emas. Zamonaviy algoritmlar faqat bitta muammoni hal qilish uchun mo'ljallangan. ANN-larni itlarni tanib olishni yoki musiqa yaratishni o'rgatish mumkin. Ammo hozirda bu ikkala vazifani bajara oladigan tarmoqlar mavjud emas. Qatlamlarning qat'iy soniga ega neyron tarmoqni ko'rib chiqsak va
har bir qatlamdagi neyronlar, keyin, masalan, o'qitilgan tasvirlarning doimiy o'sishi bilan, ertami-kechmi neyron tarmoq endi qayta ishlana olmaydi. Yoki yuzlarni tanib olishga o'rgatilgan neyron tarmoq mushuklarni tanib olishga o'rgatilgan bo'lsa, u yangi ma'lumotlar uchun xotirani bo'shatish uchun yuzlarni unutishni boshlaydi [5].
2016 yilda tajriba o'tkazildi. Tadqiqotchilar topshiriqni bajarish uchun neyron tarmoq tasvirning qaysi qismiga “qarashini” aniqlashni istashdi. Ular neyron tarmoqqa yotoqxona suratini ko‘rsatishdi va undan “Derazalarda nima osilgan?” deb so‘rashdi. INS derazalarga qarash o'rniga, polga, keyin esa to'shakka qaray boshladi, shundan xulosaga keldiki, derazada pardalar osilgan. Gap shundaki, ular qanday ishlashini tushunish uchun neyron tarmoqlarga "chuqur" qarash mumkin emas.
Bundan tashqari, neyron tarmoqlarning muammolaridan biri uning to'g'ri dizaynidir, masalan, berilgan vazifa uchun qancha qatlam kerakligi, har bir qatlamda nechta elementni tanlash kerakligi, tarmoq ma'lumotlarga qanday munosabatda bo'lishi noma'lum. o'quv majmuasiga kiritilmagan (tarmoqning umumlashtirish qobiliyati nima) va tarmoqni umumlashtirish uchun qanday o'quv namunasi hajmi kerak. Ko'pincha, bu parametrlar sinov va xato orqali aniqlanadi. Mavjud nazariy natijalar ushbu parametrlar qanday bo'lishi kerakligi haqida faqat zaif fikr beradi [5].
|
| |
