Neyron tarmoqlar turlarini ko’rsating
Neyron tarmoqlari inson asab tizimiga taqlid qilish istagi asosida sun'iy intellektni
(AI) yaratish sohasida ilmiy tadqiqotlar yo'nalishlaridan biridir. Shu jumladan uni
(asab tizimi) tuzatish va o'zini o'zi o'rganish qobiliyatini o'z ichiga oladi. Bularning
barchasi, garchi qo'pollik inson miyasining ishini taqlid qilishiga imkon berishi
kerak.
Neyron tarmoqlarining turlari
Umuman olganda, turli xil vazifalar uchun neyron tarmoqlarining har xil turlari va
turlari qo'llaniladi, ular orasida:
qat'iy ravishda neyron tarmoqlari
tiklanish nexurriy tarmoqlari,
neyral Hetfield tarmog'i.
Neyron tarmoqlari tarixi
Ilmiy va texnologiyalarda neyron tarmoqlarini rivojlantirish tarixi qanday? O'sha
paytlarda ular chaqirilgani uchun birinchi kompyuterlar yoki kompyuter (elektron
hisoblash mashinasi) paydo bo'lishidan kelib chiqadi. Shunday qilib, 1940 yillarning
oxirlarida Donald XeBB EMM treningining qoidalariga binoan EMM treningining
qoidalarini tuzgandan ko'ra neyron tarmoq mexanizmini ishlab chiqdi.
Tadbirlarning keyingi xronologiyasi quyidagicha edi:
•
1954 yilda kompyuter ishida nexurr tarmoqlaridan birinchi amaliy
foydalanish mavjud.
5
•
1958 yilda Frank Radicallate rasmlarni tan olish uchun algoritmni ishlab
chiqdi.
•
60-yillarda nexurr tarmoqlarini rivojlantirishga bo'lgan qiziqish o'sha
vaqtning kuchsizligi sababli biroz yashaydi.
•
Va yana 1980-yillarda qayta tiklandi, bu davrda mexanizm tizimi paydo bo'ldi
fikr-mulohaza
O'z-o'zini o'rganish algoritmlari ishlab chiqilmoqda.
•
2000 yilga kelib, kompyuterlarning kuchi shu qadar o'sib bordi, ular
o'tmishdagi olimlarning eng jasoratli tushlarini o'zlashtirishlari mumkin edi.
Bu vaqtda ovozni aniqlash dasturlari, kompyuter ko'rish va boshqa ko'rinadi.
Sun'iy neyron tarmoqlari ostida o'zini o'zi o'qitish qobiliyati bo'lgan hisoblash
tizimlarini tushunish odatiy holdir, unumdorligining izchil o'sishi. Neron tarmog'i
tarkibining asosiy elementlari quyidagilardan iborat:
•
Bir-birlariga tegishli bo'lmagan sun'iy neyronlar.
•
Sintlilash - bu neyronlar orasidagi ma'lumotlarni olish uchun ishlatiladigan
ulanish.
•
Signal - aslida uzatiladigan ma'lumotlar.
ANNlar ko'plab texnik sohalarda rivojlanib, ko'plab sohalarda yuqori
darajadagi texnikani rivojlantirdilar. Eng oddiy turlari bir yoki bir nechta
statik tarkibiy qismlarga ega, jumladan birliklar soni, qatlamlar soni, birlik
og'irliklari va
topologiya
. Dinamik turlar shulardan birini yoki bir nechtasini
o'rganish orqali rivojlantirishga imkon beradi. Ikkinchisi ancha murakkab,
ammo o'rganish davrlarini qisqartirishi va yaxshi natijalarga olib kelishi
mumkin. Ba'zi turlari operator tomonidan "nazorat ostida" bo'lishga imkon
beradi / talab qiladi, boshqalari esa mustaqil ishlaydi. Ba'zi turlari faqat
apparat vositalarida ishlaydi, boshqalari esa faqat dasturiy ta'minotdir va
umumiy maqsadli kompyuterlarda ishlaydi.
•
Asosiy yutuqlarning ba'zilari quyidagilarni o'z ichiga oladi:
konvolyutsion
asab tarmoqlari
vizual va boshqa ikki o'lchovli ma'lumotlarni qayta ishlashda
ayniqsa muvaffaqiyatli ekanligi;
[70][71]
uzoq muddatli xotiradan saqlanish
yo'qolib borayotgan gradyan muammosi
[72]
va past va yuqori chastotali
komponentlarning aralashmasiga ega bo'lgan signallarni boshqarishi mumkin,
bu katta so'z birikmalarini aniqlashga yordam
beradi,
[73][74]
nutqdan matnga sintez,
[75][11][76]
va foto-haqiqiy gaplashadigan
boshlar;
[77]
kabi raqobatdosh tarmoqlar
generativ raqib tarmoqlari
yilda
bir
nechta tarmoqlar (har xil tuzilishga ega) o'yinni yutish kabi vazifalar bo'yicha
6
o'zaro raqobatlashadi
[78]
yoki kiritilgan ma'lumotlarning haqiqiyligi to'g'risida
raqibni aldashda.
[79]
Har bir neyron tarmoq kirish qatlami deb ataladigan neyronlarning birinchi qatlamini
o'z ichiga oladi. Bu qatlam hech qanday transformatsiyalar va hisobkitoblarni
amalga oshirmaydi, uning vazifasi boshqacha: kirish signallarini qabul qilish va
qolgan neyronlarga tarqatish. Va bu qatlam barcha turdagi neyron tarmoqlar uchun
umumiy bo'lgan yagona qatlam bo'lib, keyingi tuzilish bo'linish mezoni hisoblanadi:
1.Oldinga neyron tarmoqlari (bir yo'nalishli). Ushbu strukturada signal kirish
qatlamidan chiqish qatlamiga qat'iy ravishda yo'nalishda harakat qiladi. Signalning
teskari yo'nalishda harakati amalga oshirilmaydi va printsipial jihatdan mumkin
emas. Bugungi kunda ushbu rejaning ishlanmalari keng tarqalgan va bugungi kunda
ular naqshni aniqlash, prognozlash va klasterlash muammolarini muvaffaqiyatli hal
qilmoqdalar.
2.
Takrorlanuvchi neyron tarmoqlar (teskari aloqa bilan). Bu erda signal ham
oldinga, ham orqaga harakat qiladi. Natijada, chiqish natijasi kirishga qaytishi
mumkin. Neyronning chiqishi og'irlik xususiyatlari va kirish signallari bilan
belgilanadi, shuningdek, u yana kirishga qaytgan oldingi chiqishlar bilan
to'ldiriladi. Qisqa muddatli xotira funktsiyasi ushbu neyron tarmoqlarga xos
bo'lib, ular asosida signallarni qayta ishlash jarayonida qayta tiklanadi va
to'ldiriladi.
3.
Radial asosli funksiyalar.
4.
O'z-o'zini tashkil etuvchi kartalar
|
