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

[tahrir | manbasini tahrirlash]

Katta va samarali neyron tarmoqlar katta hisoblash resurslarini talab qiladi.^[137] Miya neyronlar grafigi orqali signallarni qayta ishlash vazifasiga moslashtirilgan apparatga ega boʻlsa-da, hatto fon Neyman arxitekturasida soddalashtirilgan neyroNTi taqlid qilish ham katta hajmdagi xotira va xotirani isteʼmol qilishi mumkin. Bundan tashqari, dizayner koʻpincha signallarni ushbu ulanishlar va ular bilan bogʻliq neyronlar orqali uzatishi kerak — Bu juda katta CPU quvvati va vaqtini talab qiladi.
Shmidxuberning taʼkidlashicha, 21-asrda neyron tarmoqlarning qayta tiklanishi asosan apparat taʼminotidagi yutuqlar bilan bogʻliq: 1991-yildan 2015-yilgacha hisoblash quvvati, ayniqsa GPGPUlar (GPU’lar) tomonidan etkazib berilganidek, taxminan bir million barobar oshdi. oldingidan bir necha qatlam chuqurroq boʻlgan oʻqitish tarmoqlari uchun standart orqaga tarqalish algoritmi.^[9] FPGA va GPU kabi tezlatgichlardan foydalanish mashgʻulotlar vaqtini bir necha oydan kungacha qisqartirishi mumkin.
Neyromorfik muhandislik yoki jismoniy neyron tarmoq kontaktlarning zanglashiga olib keladigan neyron tarmoqlarini toʻgʻridan-toʻgʻri amalga oshirish uchun von-NeumSNT boʻlmagan chiplarni qurish orqali apparat qiyinchiliklarini toʻgʻridan-toʻgʻri hal qiladi. Neyron tarmoqlarni qayta ishlash uchun optimallashtirilgan yana bir chip turi Tensor Processing Unit yoki TPU deb ataladi.^[138]

Amaliy qarama-qarshi misollar[tahrir | manbasini tahrirlash]

SNT tomonidan oʻrganilgan narsalarni tahlil qilish biologik neyron tarmoq tomonidan oʻrganilgan narsalarni tahlil qilishdan koʻra osonroqdir. Bundan tashqari, neyron tarmoqlar uchun oʻrganish algoritmlarini oʻrganish bilan shugʻullanadigan tadqiqotchilar asta-sekin oʻquv mashinasining muvaffaqiyatli boʻlishiga imkon beruvchi umumiy tamoyillarni ochib berishadi. Misol uchun, mahalliy va mahalliy boʻlmagan oʻrganish va sayoz va chuqur arxitektura.^[139]

Gibrid yondashuvlar[tahrir | manbasini tahrirlash]

Gibrid modellar tarafdorlari (neyron tarmoqlari va ramziy yondashuvlarni birlashtirgan holda) bunday aralash inson ongining mexanizmlarini yaxshiroq qamrab olishini daʼvo qilmoqda.^[140][141]