Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg'ona filiali



Download 90,46 Kb.
bet5/6
Sana14.07.2022
Hajmi90,46 Kb.
#794311
1   2   3   4   5   6
Bog'liq
3chi joriy

14-Mavzu: Svertkali neyron tarmoqlar(CNN), Rekkurent neyron tarmoqlari, Avtoenkoderlar va boshqa chuqur o'qitishga asoslangan algoritmlar arxitekturalari va ularning imkoniyatlari
Sun'iy neyron tarmoqlari (ANNlar), odatda oddiy deb nomlanadi asab tarmoqlari (NNlar), hisoblash tizimlari tomonidan noaniq ravishda ilhomlangan biologik neyron tarmoqlari hayvonlarni tashkil qiladi miyalar. ANN bog'langan birliklar yoki tugunlar to'plamiga asoslangan sun'iy neyronlar, bu erkin tarzda modellashtirilgan neyronlar biologik miyada. Kabi har bir ulanish sinapslar biologik miyada signalni boshqa neyronlarga etkazishi mumkin. Signalni qabul qiladigan sun'iy neyron keyinchalik uni qayta ishlaydi va unga bog'langan neyronlarga signal berishi mumkin. Ulanishdagi "signal" a haqiqiy raqam, va har bir neyronning chiqishi uning kirishlari yig'indisining ba'zi bir chiziqli bo'lmagan funktsiyalari bilan hisoblanadi. Ulanishlar deyiladi qirralar. Neyronlar va qirralar odatda a ga ega vazn bu o'rganishni davom ettirishga moslashtiradigan narsa. Og'irligi ulanish paytida signal kuchini oshiradi yoki kamaytiradi. Neyronlarning chegarasi bo'lishi mumkin, shunda signal faqat yig'ilgan signal ushbu chegarani kesib o'tgan taqdirdagina yuboriladi. Odatda neyronlar qatlamlarga birlashtiriladi. Turli qatlamlar o'zlarining kirishlarida turli xil o'zgarishlarni amalga oshirishi mumkin. Signallar birinchi qatlamdan (kirish qatlami), oxirgi qatlamga (chiqish qatlami), ehtimol qatlamlarni bir necha marta bosib o'tgandan keyin o'tadi.
Neyron tarmoqlari misollarni qayta ishlash orqali o'rganadi (yoki o'qitiladi), ularning har biri ma'lum bo'lgan "kirish" va "natija" ni o'z ichiga oladi, bu ikkalasi o'rtasida aniqlik tarkibidagi ma'lumotlar assotsiatsiyasini shakllantiradi. Nerv tarmog'ini keltirilgan misoldan o'rgatish odatda tarmoqning qayta ishlangan chiqishi (ko'pincha bashorat qilish) va maqsadli chiqish o'rtasidagi farqni aniqlash orqali amalga oshiriladi. Bu xato. Keyin tarmoq o'z qoidalariga binoan va ushbu xatolik qiymatidan foydalangan holda o'z vaznli assotsiatsiyalarini sozlaydi. Ketma-ket tuzatishlar neyron tarmoqni maqsadli chiqishga tobora ko'proq o'xshash ishlab chiqarishni keltirib chiqaradi. Ushbu tuzatishlarning etarli sonidan so'ng ma'lum mezonlarga asoslanib, mashg'ulot tugatilishi mumkin. Bu sifatida tanilgan nazorat ostida o'rganish.
Bunday tizimlar, misollarni ko'rib chiqish orqali vazifalarni bajarishni "o'rganadilar", odatda vazifalarga xos qoidalar bilan dasturlashtirilmasdan. Masalan, ichida tasvirni aniqlash, ular qo'lda qilingan misollarni tahlil qilish orqali mushuklarni o'z ichiga olgan rasmlarni aniqlashni o'rganishlari mumkin belgilangan "mushuk" yoki "mushuk yo'q" sifatida va boshqa rasmlarda mushuklarni aniqlash uchun natijalardan foydalanish. Ular buni mushuklar haqida oldindan bilmasdan qilishadi, masalan, ularning mo'ynasi, dumlari, mo'ylovi va mushukka o'xshash yuzlari. Buning o'rniga, ular avtomatik ravishda ishlov beradigan misollardan aniqlovchi xususiyatlarni yaratadilar. Har bir neyron maxsus nerv tolalari orqali qo'shni neyronlardan signal oladi. Ushbu signallar qo'zg'atuvchi yoki inhibitor bo'lishi mumkin. Ularning yig'indisi neyron tanasi ichidagi elektr potentsialidir. Potentsial ma'lum bir chegaradan oshib ketganda, neyron hayajonlangan holatga o'tadi va chiqadigan asab tolasi bo'ylab signal yuboradi. Shaxsiy sun'iy neyronlar bir-biri bilan har xil yo'llar bilan bog'lanadi. Bu sizga turli xil arxitektura, o'rganish qoidalari va imkoniyatlariga ega bo'lgan turli xil neyron tarmoqlarini yaratishga imkon beradi.
Ko'p odamlar "sun'iy neyron tarmoqlari" atamasini androidlar va robotlar qo'zg'oloni, odamlarni almashtiradigan va ularga taqlid qiladigan mashinalar haqidagi xayollar bilan bog'lashadi. Ushbu taassurotni ko'plab neyro tizimlarni ishlab chiquvchilar kuchaytirmoqda, yaqin kelajakda robotlar odamni kuzatib borish orqali har xil faoliyat turlarini qanday o'zlashtira boshlashlarini muhokama qilishmoqda. Agar biz kundalik ish darajasiga o'tsak, u holda neyron tarmoqlar bu faqat rasmiy neyronlarning o'zaro bog'liq oddiy elementlaridan iborat bo'lgan tarmoqlardir. Neyroinformatika bo'yicha ishlarning aksariyati bunday tarmoqlarda muammolarni hal qilish uchun turli algoritmlarni uzatishga bag'ishlangan.
Ushbu kontseptsiya neyronlarni etarlicha sodda avtomatlar tomonidan modellashtirish mumkin degan g'oyaga asoslanadi va miyaning butun murakkabligi, uning ishlash moslashuvchanligi va boshqa muhim fazilatlar neyronlar orasidagi bog'lanishlar bilan belgilanadi. Har bir havola signal uzatishga xizmat qiladigan juda oddiy element sifatida taqdim etiladi. Qisqacha aytganda, bu fikrni quyidagicha ifodalash mumkin: "ulanishlarning tuzilishi hamma narsa, elementlarning xususiyatlari hech narsa emas".
Miyaning tasvirlangan kontseptsiyasi bilan belgilanadigan g'oyalar va ilmiy-texnik yo'nalishlarning to'plami konnektizm deb ataladi. Bularning barchasi haqiqiy miya bilan xuddi prototipi bilan karikatura yoki karikaturaga o'xshashdir. Muhimi, asl nusxaga to'liq mos kelish emas, balki texnik g'oyaning mahsuldorligi.
Quyidagi fikrlar bloki konnektizm bilan chambarchas bog'liq:
tizimning bir xilligi (elementlar bir xil va nihoyatda sodda, hamma narsa birikmalar tuzilishi bilan belgilanadi);
ishonchsiz elementlarning ishonchli tizimlari va oddiy analog elementlardan "analog uyg'onish" dan foydalanish;
"Golografik" tizimlar, tasodifiy tanlangan qism yo'q bo'lganda, tizim o'z xususiyatlarini saqlab qoladi.
Aloqa tizimlarining keng imkoniyatlari noto'g'ri tanlangan elementlarning o'rnini qoplaydi, ularning ishonchsizligi va ba'zi bir aloqalarni buzilishi mumkinligi taxmin qilinadi.
Neyroinformatikadagi algoritmlar va qurilmalarni tavsiflash uchun maxsus "sxema" ishlab chiqilgan bo'lib, unda elementar qurilmalar (qo'shimchalar, sinapslar, neyronlar va boshqalar) muammolarni echishga mo'ljallangan tarmoqlarga birlashtirilgan. Ko'pgina yangi boshlanuvchilar uchun na neyron tarmoqlarning apparat ta'minotida, na professional dasturiy ta'minotda ushbu elementlarning alohida qism yoki blok sifatida bajarilishi shart emasligi ajablanarli ko'rinadi. Neyroinformatikada ishlatiladigan ideal sxemalar neyron tarmoqlari va ularning mashg'ulotlarini tavsiflash uchun maxsus til hisoblanadi. Dasturiy ta'minot va apparatni amalga oshirishda ushbu tilda berilgan tavsiflar boshqa darajadagi yanada qulay tillarga tarjima qilinadi.
Neyron (asab hujayrasi) bu axborotni qayta ishlaydigan maxsus biologik hujayradir (1-rasm). U hujayra tanasi yoki somadan va tashqi daraxtga o'xshash ikki turdagi shoxlardan: akson va dendritlardan iborat. Hujayra tanasiga irsiy xususiyatlar to'g'risidagi ma'lumotlarni o'z ichiga olgan yadro va neyron uchun zarur bo'lgan materiallarni ishlab chiqarish uchun molekulyar vositalarga ega bo'lgan plazma kiradi. Neyron dendritlar (qabul qiluvchilar) orqali boshqa neyronlardan signallarni (impulslarni) qabul qiladi va hujayra tanasi tomonidan hosil bo'lgan signallarni akson (transmitter) bo'ylab uzatadi, ular oxir-oqibat iplarga bo'linadi. Ushbu tolalarning uchida sinaps mavjud.
Sinaps - bu ikkita neyron orasidagi elementar tuzilish va funktsional birlik (bir neyronning akson tolasi va boshqasining dendriti). Impuls sinaptik uchiga yetganda, nörotransmitterlar deb ataladigan ba'zi kimyoviy moddalar ajralib chiqadi. Nörotransmitterlar sinaps turiga, qabul qiluvchi neyronning elektr impulslarini hosil qilish qobiliyatiga qarab, hayajonli yoki inhibe qiluvchi sinaptik yoriq orqali tarqaladi. Sinapsning ishlashini u orqali o'tadigan signallar orqali sozlash mumkin, shunda sinapslar ular ishtirok etgan jarayonlarning faolligiga qarab o'rganishi mumkin. Bu tarixga bog'liqlik, ehtimol, inson xotirasi uchun javobgar bo'lgan xotira vazifasini bajaradi.
Odamning miya yarim korteksi - bu qalinligi 2 dan 3 mm gacha bo'lgan, taxminan 2200 sm2 maydonga ega neyronlar tomonidan hosil bo'lgan kengaytirilgan sirt , bu standart klaviatura yuzasidan ikki baravar ko'pdir. Miya korteksida taxminan 1011 neyron mavjud bo'lib, bu Somon Yo'lidagi yulduzlar soniga teng. Har bir neyron boshqa 103-104 neyron bilan bog'langan. Umuman olganda, inson miyasi taxminan 1014 dan 1015 gacha bo'lgan o'zaro bog'liqlikni o'z ichiga oladi.


Download 90,46 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3   4   5   6




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish