Жасанды нейрондық желілер

Жасанды нейрондық желілер - нейрондар - арнайы жасушалар құрады сол болып табылады. Олар биологиялық нейрондардың математикалық модельдері, яғни, адамның жүйке жүйесіне құрайтын жасушалар болып табылады.

Алғаш рет біз 1943 жылы нейрондық желілер туралы айтып отырмыз, және перцептрон Rosenblatt өнертабысы алтын дәуірін келді кейін, мен желілер өте танымал болды. Алайда, ғалым перцептрон тиімсіздігін дәлелдеді, ол 1969 жылы Минск жарияланғаннан кейін, белгілі бір жағдайларда, осы секторда пайыздық күрт төмендеді. Бірақ әңгіме жасанды желілермен аяқталады емес. . 1985 жылы, J. Хопфилда оқуын ұсынды және нейрондық желі дәлелдеді - машина оқыту үшін үлкен құралы.

Ол биология бірнеше тұжырымдамалар мен принциптер алынған болатын. Нейрондық - алады, содан кейін серпін (сигналдар) сигналын қосқыш түрі. нейрон жеткілікті қуатты серпін алса, ол іске қосылады деп сенген және онымен байланысты нейрондарды қалған серпін бар тасымалдайды отыр. белсендірілген емес болатын нейрондық сол, ол пульс беруге емес, қалған қалады. әр түрлі көздерден сигналдарды қабылдайды серпін тапсырманы және дендриттерін, беруге бір-бірімен нейрондарды қосылуға және сигналдарын қабылдау синапстар, аксон,: нейрон бірнеше негізгі компоненттерден тұрады. Нейронның белгілі бір шегі асып серпін алған кезде, оның бірден келесі нейронның сигнал жібереді.

математикалық моделі сәл өзгеше болып табылады. Кіру математикалық моделі бір нейронның - компоненттерінің үлкен санының тұрады векторлық болып табылады. әр құрамдас - нейронның алған импульсінің, бірі болып табылады. моделін шығару бір саны болып табылады. Яғни векторы кейінірек басқа нейрондардың ауыстырылды скаляр, айналады модель енгізу болып табылады.

Нейрондық желілер екі жолмен оқытылған болады: мұғалім бар және жоқ. Оқу үдерісі бірнеше кезеңнен тұрады. Біріншіден, желіде тыс ынталандыру енгізу болып табылады. Содан кейін, ережелерге сәйкес нейрондық желінің еркін параметрлерін әр түрлі болуы, содан кейін желі қазірдің өзінде басқаша кіріс тітіркендіргіштерге жауап береді. процесі ретінде ұзақ желі мәселені шешпейді қайталау керек. мұғалім оқыту алгоритмі желісін оқыту барысында өзінде дұрыс жауап болып табылады. Бұл әдіс табысты көптеген қолданбалар үшін қолданылған, бірақ ол жиі биологиялық неправдоподобно фактісі бойынша сынға отыр. Нейрондық желілер тек белгілі енгізулер жағдайда мұғалім жоқ оқиды. Олардың негізінде желілік біртіндеп үздік шығарады мәні беруге үйренеді.

нейрондық желілерді қолдану шынымен алуан түрлі. Олар жиі тану, болжау, түрлі құруды автоматтандыру үшін пайдаланылатын сараптамалық жүйелерін, функционалдық жуықтау. Мұндай желіге айырбастау көрсеткіштер, мысалы, берілген мәтін немесе автотұрақтар сөз синтездеу мүмкін өзін-өзі оқыту қабілетті жүйесін құру, болжау дыбыс тану немесе оптикалық сигналдарды орындауға болады. Батыста нейрондық желілер неғұрлым белсенді пайдаланылады, өкінішке орай, отандық фирмалар әлі осы әдісті қабылдады жоқ.

емес мінсіз шешу - кейбір жерлерде кәдімгі есептеулер, қолданыстағы нейрондық желілер бойынша Энн артықшылықтары қарамастан. олар оқыту қабілетті болғандықтан, олар дұрыс болуы мүмкін. Сонымен қатар, сіз дәл дамыған нейрондық желі оңтайлы екенін кепілдік бере алмайды. әзірлеуші шешілуде мәселенің табиғатын түсінуге тиіс, оқыту, трансфер функциясы және сумматор функцияларын дұрыс әдісін таңдау, сынақ және оқыту желі үшін деректерді алу үшін, мәселені сипаттайтын ақпарат көп.