|
Perseptron turdagi neyron tarmog’i
|
| bet | 6/15 | | Sana | 26.11.2023 | | Hajmi | 0,6 Mb. | | #105888 |
Bog'liq ma\'lumotlarning intellektual tahlili Amaliyot MI 2 kis21 05 guruh5.Perseptron turdagi neyron tarmog’i
Perceptron neyron tarmoqning eng oddiy turi hisoblanadi. U sensorlar, assotsiativ va sezgir elementlardan tashkil topgan miya tomonidan axborotni idrok etishning matematik modeliga asoslanadi. Perseptron g'oyasini neyrofiziolog Frenk Rozenblat taklif qilgan. U insonning idrok etish jarayonini taqlid qiluvchi qurilmaning sxemasini taklif qildi va uni "perseptron" (lotincha perceptio - idrok etish) deb nomladi. 1960 yilda Rosenblatt ingliz alifbosining ayrim harflarini taniy oladigan Mark-1 nomli birinchi neyrokompyuterni taqdim etdi.
Shunday qilib, perseptron neyron tarmoqlarning birinchi modellaridan biri, Mark-1 esa dunyodagi birinchi neyrokompyuter hisoblanadi.
Perseptron miya tomonidan axborotni idrok etishning matematik modeliga asoslanadi. Turli tadqiqotchilar buni boshqacha ta'riflaydilar. Eng umumiy shaklda (Rozenblatt tomonidan tasvirlanganidek) u uch xil turdagi elementlar tizimini ifodalaydi: sensorlar, assotsiativ elementlar va reaksiyaga kirishuvchi elementlar.
6.Sun'iy neyron tarmoqlari (ANN) - tirik organizmning asab hujayralari tarmoqlari - biologik neyron tarmoqlarini tashkil etish va ishlash printsipi asosida qurilgan matematik modellar, shuningdek ularning dasturiy ta'minoti yoki apparatli qo'llanmalari. Ushbu tushuncha fikr yuritish jarayonida miyada yuzaga keladigan jarayonlarni o'rganishda va ushbu jarayonlarni modellashtirishda paydo bo'lgan. Birinchi shunday miya modeli - bu perseptron. Keyinchalik, ushbu modellar amaliy maqsadlarda, odatda muammolarni bashorat qilishda ishlatila boshlandi. Perseptron kabi tarmoqlar uchun bu qatlamlar soni, yashirin qatlamlardagi bloklar soni (Word tarmoqlari uchun), aylanib o'tuvchi ulanishlarning mavjudligi yoki yo'qligi va neyronlarning uzatish funktsiyalari bo'ladi. Ulardagi qatlamlar va neyronlarning sonini tanlashda shundan kelib chiqish kerak tarmoqning umumlashtirish qobiliyati qanchalik baland bo'lsa, neyronlar orasidagi bog'lanishlarning umumiy soni shuncha ko'p bo'ladi... Boshqa tomondan, havolalar soni yuqoridan o'qitish ma'lumotidagi yozuvlar soni bilan chegaralanadi. Radial asosli funktsiyalarga asoslangan tarmoqlar batafsil ko'rib chiqiladi, ko'p qatlamli perseptronlar, o'z-o'zini tashkil etuvchi xaritalar, ehtimollik va umumlashtirilgan ehtimollik modellari tavsiflanadi
|
| |
