|
Sun'iy neyron tarmoqlari Biologiyadan parallellik
|
| bet | 1/13 | | Sana | 06.10.2023 | | Hajmi | 382.66 Kb. | | #87060 |
Bog'liq neyron tarmoq (1) Bioxilma-xillikni saqlash masalalari. Reja, Tat, Makroiqtisodiyot tahlili va pragnozlash, Nizomiy nomidagi toshkent davlat, MENGA JUDA ZARUR, курс иши баённомаси (1), ЮТУҚЛАР РЎЙХАТИ , 4-kurslarga buyruqdan ko\'chirma (5), Andijon davlat universiteti rektori, METHODOLOGY GUIDE, iqtisodda tezis, 11-sinf darslik 2018, sintaktik aloqa, pratsedura, foydalanuvchim prat va funk
Tarkib :
Kirish
Sun'iy neyron tarmoqlari
Biologiyadan parallellik
ANN ta'rifi
Neyron tarmoq arxitekturasi
Neyron tarmoq uchun ma'lumotlar yig'ish
Ta'lim
Orqaga tarqalish algoritmi
Qayta tayyorlash va umumlashtirish
Moslashuvchan rezonans nazariyasi modellari
Ko'p qatlamli perseptron ( MLP )
Ko'p qatlamli perceptron treningi
4. Ehtimoliy neyron tarmoq
Umumiy regressiya neyron tarmog'i
Chiziqli tarmoq
Kohonen tarmog'i
Klasterlash
Klaster sifatini baholash
8.2 Klasterlash jarayoni
8.3 Klaster tahlilini qo'llash
Sun'iy neyron tarmoqlari
Sun'iy neyron tarmoqlar (ANN) - bu biologik neyron tarmoqlar - tirik organizm nerv hujayralari tarmoqlarini tashkil etish va ishlash printsipi asosida qurilgan matematik modellar, shuningdek ularning dasturiy yoki apparat ta'minoti. Bu kontseptsiya miyada sodir bo'ladigan jarayonlarni o'rganish va bu jarayonlarni modellashtirishga harakat qilishda paydo bo'lgan . Birinchi bunday urinish McCulloch va Pittsning neyron tarmoqlari edi. Keyinchalik, o'rganish algoritmlari ishlab chiqilgandan so'ng, natijada olingan modellar amaliy maqsadlarda qo'llanila boshlandi: muammolarni bashorat qilishda, naqshni aniqlashda, boshqaruv muammolarida va boshqalar.
ANN - bu bog'langan va o'zaro ta'sir qiluvchi oddiy protsessorlar (sun'iy neyronlar) tizimi. Ushbu protsessorlar odatda juda oddiy, ayniqsa shaxsiy kompyuterlarda ishlatiladigan protsessorlarga nisbatan. Bunday tarmoqdagi har bir protsessor faqat vaqti-vaqti bilan qabul qiladigan signallar va vaqti-vaqti bilan boshqa protsessorlarga yuboradigan signallar bilan ishlaydi. Va shunga qaramay, boshqariladigan o'zaro ta'sirga ega etarlicha katta tarmoqqa ulanganda, bunday mahalliy oddiy protsessorlar birgalikda juda murakkab vazifalarni bajarishga qodir.
Mashinani o'rganish nuqtai nazaridan, neyron tarmoq naqshni aniqlash usullari, diskriminant tahlili, klasterlash usullari va boshqalarning alohida holatidir. Matematik nuqtai nazardan, neyron tarmoqlarni o'qitish ko'p parametrli chiziqli bo'lmagan optimallashtirish muammosidir. Kibernetika nuqtai nazaridan neyron tarmoq adaptiv boshqaruv masalalarida va robototexnika uchun algoritm sifatida qo'llaniladi. Kompyuter texnologiyalari va dasturlashning rivojlanishi nuqtai nazaridan neyron tarmoq samarali parallellik muammosini hal qilish usuli hisoblanadi. Sun'iy intellekt nuqtai nazaridan esa, ANN konnektivizm falsafiy harakatining asosi va kompyuter algoritmlari yordamida tabiiy aqlni qurish (modellash) imkoniyatlarini o'rganishga tizimli yondashuvning asosiy yo'nalishi hisoblanadi.
Neyron tarmoqlar so'zning odatiy ma'nosida dasturlashtirilmagan, ular o'qitilgan. O'rganish qobiliyati neyron tarmoqlarning an'anaviy algoritmlarga nisbatan asosiy afzalliklaridan biridir. Texnik jihatdan o'rganish neyronlar orasidagi bog'lanish koeffitsientlarini topishdan iborat. O'qitish jarayonida neyron tarmoq kirish ma'lumotlari va chiqish ma'lumotlari o'rtasidagi murakkab bog'liqlikni aniqlashga, shuningdek umumlashtirishni amalga oshirishga qodir. Bu shuni anglatadiki, mashg'ulotlar muvaffaqiyatli o'tgan taqdirda, tarmoq o'quv majmuasida etishmayotgan ma'lumotlar, shuningdek, to'liq bo'lmagan va/yoki "shovqinli", qisman buzilgan ma'lumotlar asosida to'g'ri natijani qaytarishi mumkin bo'ladi.
|
| |
