4. Hulosa Adabiyotlar Neyron tarmoq kirishlari

Neyron tarmoqlarni qayerda ishlatishadi?

Neyron tarmoqlari turli muammolarni hal qilish uchun ishlatiladi. Agar biz vazifalarni murakkablik darajasiga qarab ko'rib chiqsak, eng oddiy vazifalarni hal qilish uchun odatdagi kompyuter dasturi mos keladi

statistik usullardan foydalangan holda oddiy prognozlash yoki tenglamalarni, dasturlarning taxminiy echimini talab qiladigan murakkab vazifalar qo'llaniladi.

Ammo yanada murakkab darajadagi vazifalar mutlaqo boshqacha yondashuvni talab qiladi. Xususan, bu naqshni aniqlash, nutq yoki murakkab bashorat qilish uchun amal qiladi. Biror kishining boshida bunday jarayonlar ongsiz ravishda sodir bo'ladi, ya'ni tasvirlarni tanib olish va eslab qolish, odam bu jarayon qanday sodir bo'lishini anglamaydi va shunga ko'ra uni nazorat qila olmaydi.

Aynan shunday vazifalarni neyron tarmoqlari hal qilishga yordam beradi, ya'ni algoritmlari noma'lum bo'lgan jarayonlarni amalga oshirish uchun yaratiladi.
Shunday qilib, neyron tarmoqlar quyidagi sohalarda keng qo'llaniladi:

- tan olish, va hozirgi paytda bu yo'nalish eng keng;

- keyingi bosqichni bashorat qilish, ushbu xususiyat savdo va fond bozorlarida qo'llaniladi;

- kirish ma'lumotlarini parametrlar bo'yicha tasniflash, ushbu funktsiyani turli xil parametrlarning kirish to'plamiga tayanib, kishiga qarzni tasdiqlash to'g'risida qaror qabul qilishga qodir bo'lgan kredit robotlari bajaradi.

Neyron tarmoqlarining qobiliyati ularni juda mashhur qiladi. Siz ularga ko'p narsalarni o'rgatishingiz mumkin, masalan, o'yin o'ynash, ma'lum bir ovozni tanib olish va boshqalar. Sun'iy tarmoqlar biologik tarmoqlar printsipi asosida qurilganligiga asoslanib, odam ongsiz ravishda bajaradigan barcha jarayonlarda o'qitilishi mumkin.
Xo'sh, sun'iy neyron tarmoqlari nuqtai nazaridan neyron nima? Ushbu kontseptsiya hisob-kitoblarni amalga oshiradigan birlikni anglatadi. U tarmoqning kirish qatlamidan ma'lumot oladi, u bilan oddiy hisob-kitoblarni amalga oshiradi va uni keyingi neyronga o'tkazadi.
Tarmoqda neyronlarning uch turi mavjud: kirish, yashirin va chiqish. Bundan tashqari, agar tarmoq bitta qavatli bo'lsa, unda yashirin neyronlar mavjud emas. Bundan tashqari, joy almashtirish neyroni va kontekst neyroni deb ataladigan turli xil birliklar mavjud.

Har bir neyron ikki xil ma'lumotga ega: kirish va chiqish. Bunday holda, birinchi sathdagi kirish ma'lumotlari chiqishga teng bo'ladi. Boshqa hollarda, neyronning kiritilishi oldingi qatlamlarning to'liq ma'lumotlarini oladi, keyin u normallashtirish jarayonidan o'tadi, ya'ni kerakli diapazondan chiqib ketgan barcha qiymatlar faollashtirish funktsiyasi bilan o'zgartiriladi.

Yuqorida ta'kidlab o'tilganidek, sinaps neyronlarning o'zaro bog'liqligi bo'lib, ularning har biri o'z vazniga ega. Ushbu xususiyat tufayli kirish ma'lumotlari uzatish paytida o'zgartiriladi. Qayta ishlash jarayonida katta vazn ko'rsatkichi bilan sinaps tomonidan uzatiladigan ma'lumotlar ustunlik qiladi.
Aniqlanishicha, natijaga neyronlar ta'sir qilmaydi, balki ma'lum bir kirish ma'lumotlari og'irligini beradigan sinapslar, chunki neyronlar o'zlari har safar bir xil hisob-kitoblarni amalga oshiradilar.
Bunday holda, og'irliklar tasodifiy tartibda o'rnatiladi.