|
Neyron tarmoqlar turlarini ko’rsating
|
| bet | 14/15 | | Sana | 26.11.2023 | | Hajmi | 0,6 Mb. | | #105888 |
Bog'liq ma\'lumotlarning intellektual tahlili Amaliyot MI 2 kis21 05 guruh19.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.
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-mulohazaO'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 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 hisob-kitoblarni 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
|
| |
