Neyron tarmoqni rivojlantirish uchun qanday moddalar kerak. Neyron tarmoqlari: turlari, ishlash printsipi va qo'llanilish sohalari. Neyron tarmoqlari doimo o'zlarini o'rganmoqda. Bu jarayon orqali

Chuqur neyron tarmoq arxitekturasi
Uni shartli ravishda 2 qismga bo'lish mumkin: o'qiydiganlar va o'qimaydiganlar.

O'rganilmaydigan qismlar qora rang bilan belgilanadi, qolgan barcha qatlamlar o'rganishga qodir. Har bir konvolyutsion qatlam ichida nima borligi haqida ko'plab ta'riflar mavjud. Qabul qilingan belgilarning biri shundaki, uchta komponentli bitta qatlam konvulsion bosqichga, detektor bosqichiga va basseyn bosqichiga bo'linadi.

Men tafsilotlarni aytmayman, uning qanday ishlashini batafsil ko'rsatadigan yana ko'plab hisobotlar bo'ladi. Men sizga misol bilan aytib beraman.
Tashkilotchilar mendan ko'p formulalarni tilga olmaslikni so'raganlari uchun, men ularni umuman tashlab yubordim.

Shunday qilib, kirish tasviri ular tanigan elementlarning har xil o'lchamdagi va har xil murakkablikdagi filtrlari deb atash mumkin bo'lgan qatlamlar tarmog'iga kiradi. Ushbu filtrlar o'zlarining indekslarini yoki xususiyatlar to'plamini tashkil qiladi, keyin ular tasniflagichga kiradi. Odatda bu SVM yoki MLP - ko'p qavatli pertsepton, kim bunga qulay bo'lsa.
Rasmda va biologik neyron tarmoqqa o'xshashlikda, ob'ektlar har xil murakkablikda tan olinadi. Qatlamlar soni oshgani sayin, ularning hammasi korteks bilan aloqasini yo'qotdi, chunki neyron tarmog'ida cheklangan miqdordagi zonalar mavjud. 269 ​​yoki undan ko'p abstraktsiya zonalari, shuning uchun murakkablik, elementlar soni va qabul qilish maydonlarining ko'payishi qoladi.

Agar biz yuzni aniqlash misolini ko'rib chiqsak, unda birinchi qavatning qabul qilish maydoni kichik bo'ladi, keyin biroz kattaroq, kattaroq va hokazo, oxirigacha biz butun yuzni taniy olamiz.

Filtrlar ichida nima borligi nuqtai nazaridan qaraganda, avval moyil tayoqlar va ozgina rang bo'ladi, keyin yuzlarning qismlari, so'ngra qatlamlarning har bir katakchasi butun yuzlarni taniydi.
Odamlar har doim tarmoqdan ko'ra yaxshiroq taniydi deb bahslashadigan odamlar bor. Shundaymi?
2014 yilda olimlar bizni neyron tarmoqlari bilan solishtirganda qanchalik yaxshi taniganimizni sinab ko'rishga qaror qilishdi. Ular hozirda ikkita eng yaxshi tarmoqni - bu AleksNet va Metyu Ziller va Fergyus tarmog'ini olishdi va uni makakning miyasining turli joylarining javobi bilan solishtirishdi, u ham ba'zi narsalarni tanib olishni o'rgatdi. Maymun chalkashib ketmasligi uchun bu narsalar hayvonot olamidan edi va kim yaxshiroq tanishini aniqlash uchun tajribalar o'tkazildi.
Maymundan javob olishning iloji yo'qligi uchun unga elektrodlar joylashtirildi va har bir neyronning javobi to'g'ridan -to'g'ri o'lchandi.
Ma'lum bo'lishicha, normal sharoitda miya hujayralari o'sha paytdagi zamonaviy model, ya'ni Metyu Ziller tarmog'i kabi reaksiyaga kirishgan.
Biroq, ob'ektlarni ko'rsatish tezligi oshishi, tasvirdagi shovqin va ob'ektlar sonining ko'payishi bilan, bizning miyamiz va primatlar miyasini tanib olish tezligi va sifati ancha pasayadi. Hatto eng oddiy konvolyutsion neyron tarmoq ham ob'ektlarni yaxshiroq taniydi. Ya'ni, neyron tarmoqlar rasman bizning miyalarimizga qaraganda yaxshiroq ishlaydi.