biror (u) tasodifiy miqdor oʻrta qiymatining boshqa bir tasodifiy miqdoriga bogʻlikligi

Tanqid[tahrir | manbasini tahrirlash]

Trening[tahrir | manbasini tahrirlash]

Neyron tarmoqlarning, xususan, robototexnika sohasidagi keng tarqalgan tanqidi shundaki, ular haqiqiy hayotda ishlash uchun juda koʻp tayyorgarlikni talab qiladi. Potensial yechimlar misol boʻyicha tarmoq ulanishlarini oʻzgartirishda unchalik katta qadamlar qoʻymaydigan raqamli optimallashtirish algoritmidan foydalangan holda tasodifiy aralashtirib yuboriladigan oʻquv misollarini oʻz ichiga oladi, misollarni mini-toʻplamlar deb ataluvchi guruhlarda guruhlash va/yoki rekursiv eng kamini kiritish. CMAC uchun kvadratlar algoritmi.^[73]

Nazariya[tahrir | manbasini tahrirlash]

Asosiy eʼtiroz shundaki, SNT neyronal funksiyani etarli darajada aks ettirmaydi. Biologik neyron tarmoqlarda bunday mexanizm mavjud boʻlmasa-da, orqaga tarqalish juda muhim qadamdir.^[131] Haqiqiy neyronlar tomonidan maʼlumot qanday kodlanganligi nomaʼlum. Sensor neyronlari sensor faollashishi bilan harakat potentsiallarini tez-tez yondiradi va ular bilan bogʻlangan motor neyronlari harakat potentsiallarini tez-tez qabul qilganda mushak hujayralari kuchliroq tortiladi.^[132]
SNTning asosiy daʼvosi shundaki, ular axborotni qayta ishlashning yangi va kuchli umumiy tamoyillarini oʻz ichiga oladi. Bu tamoyillar notoʻgʻri taʼriflangan. Koʻpincha ular tarmoqning oʻzidan paydo boʻlgan deb daʼvo qilinadi.1997-yilda Aleksandr Dyudnining taʼkidlashicha, natijada sunʼiy neyron tarmoqlari „hech narsaning oʻrniga“ sifatga ega boʻlib, u oʻziga xos dangasalik aurasini va bu hisoblash tizimlari qanchalik yaxshi ekanligiga qiziquvchanlikning yoʻqligini beradi. Yechimlar xuddi sehr bilan topiladi; va hech kim hech narsani oʻrganmaganga oʻxshaydi"^[133] Dyudniga javoblardan biri shundaki, neyron tarmoqlar koʻplab murakkab va xilma-xil vazifalarni bajaradi: avtonom uchuvchi samolyot^[134] dan kredit kartalaridagi firibgarlikni aniqlashgacha, Go oʻyinini oʻzlashtirishgacha.
Texnologiya yozuvchisi Rojer Bridgman shunday dedi:
Biologik miyalar miya anatomiyasi tomonidan xabar qilinganidek, sayoz va chuqur zanjirlardan foydalanadi^[135], turli xil oʻzgarmaslikni namoyish etadi. Weng^[136] miya oʻz-oʻzidan simlarni asosan signal statistikasiga koʻra bogʻlaydi va shuning uchun ketma-ket kaskad barcha asosiy statistik bogʻliqliklarni ushlay olmaydi.

Uskuna