Sun'iy neyron tarmoqlari (ann)

Sun'iy neyron tarmoqlari (ANN)

Ushbu diagrammadan sun'iy neyron tarmoqlari (SNT, artificial neural networks, ANN) biologik neyron tarmoqlarining soddalashtirilgan modellari ekanligi kelib chiqadi.
Sun'iy neyron tarmoq (SNT) - bu tirik organizmning asab hujayralari tarmoqlari - biologik neyron tarmoqlarini tashkil etish va ishlash printsipiga asoslangan matematik model, shuningdek uning dasturiy yoki apparat ta'minoti.


SNT sun'iy neyronlardan iborat bo'lib, ularning har biri biologik neyronning soddalashtirilgan modelidir. Sun'iy neyron qiladigan barcha narsa bu ko'plab kirishlardan signallarni qabul qilish, ularni birlashtirilgan usulda qayta ishlash va natijani boshqa ko'plab sun'iy neyronlarga etkazishdir, ya'ni. biologik neyron kabi bir xil narsani bajaradi. Biologik neyronlar bir-biri bilan aksonlar bilan bog'langan, birikmalar sinapslar deb ataladi. Sinapslarda elektrokimyoviy signalning ko'payishi yoki pasayishi sodir bo'ladi. Sun'iy neyronlar orasidagi bog'lanishlar sinaptik yoki oddiygina sinaps deb ataladi. Sinaps bitta parametrga ega - uning qiymatiga qarab vazn koeffitsienti, bitta neyrondan ikkinchisiga uzatilganda ma'lumotning u yoki bu o'zgarishi yuz beradi. Buning yordamida kirish ma'lumotlari qayta ishlanadi va natijaga aylanadi va neyron tarmog'ini o'qitish har bir sinaps uchun bunday og'irlik koeffitsientini eksperimental tanlashga asoslanadi, bu esa kerakli natijaga olib keladi.
Eng oddiy neyron tarmoqning tuzilishi quyidagi rasmda keltirilgan. Yashil rang kirish qatlamining neyronlarini, yashirin qatlamning ko'k - neyronlarini, chiqish qatlamining sariq - neyronlarini (s) ko'rsatadi..

Kirish qatlamining neyronlari tashqi tomondan ma'lumotni oladi (masalan, yuzni aniqlash tizimining sensorlaridan) va ularni qayta ishlagandan so'ng sinapslar orqali signallarni keyingi qavat neyronlariga uzatadi. Ikkinchi qatlamning neyronlari (u yashirin deb nomlanadi, chunki u SNT kirish yoki chiqishi bilan bevosita bog'liq emas) qabul qilingan signallarni qayta ishlaydi va ularni chiqish qavatining neyronlariga o'tkazadi. Biz neyronlarga taqlid qilish haqida gaplashayotganimiz sababli, har bir kirish darajasidagi protsessor bir nechta yashirin darajadagi protsessorlar bilan bog'langan, ularning har biri o'z navbatida bir nechta chiqish darajasidagi protsessorlar bilan bog'liq. Bunday sodda SNT o'rganish qobiliyatiga ega va ma'lumotlar ichida oddiy munosabatlarni topishi mumkin. Nafaqat oddiy munosabatlarni, balki munosabatlar o'rtasidagi munosabatlarni ham topishga qodir SNT ancha murakkab tuzilishga ega. U murakkab mantiqiy o'zgarishlarni amalga oshiradigan qatlamlar bilan kesishgan neyronlarning bir necha yashirin qatlamlariga ega bo'lishi mumkin. Tarmoqning har bir keyingi qatlami avvalgisidagi munosabatlarni izlaydi. Bunday SNTlar chuqur o'rganishga qodir. Bu chuqur o'rganish bilan neyron tarmoqlaridan foydalanishga o'tish natijasida Google o'zining mashhur "Translator" mahsulotining sifatini sezilarli darajada yaxshilashga qodir ekanligi aniqlandi.
Neyron tarmoqlari turlari va ularning tasnifi
2019 yil boshiga kelib, rus tilidagi Vikipediya 26 turdagi neyron tarmoqlardan iborat edi. Ulardan 12 tasi o'z ixtirochilari sharafiga nomlanishgan, qolganlari xaotik, siam, tebranish, moslashuvchan rezonans va boshqalar kabi nomlarga ega bo'lishgan. Qandaydir tarzda mavjud va kelajakdagi neyron tarmoqlarini tizimlashtirish uchun ularni tasniflashga harakat qilinadi.
Kirish ma'lumotlari turiga ko'ra tasniflash: analog (kirishdagi haqiqiy raqamlar), ikkilik (kirishda ikkilik raqamlar) va majoziy (belgilar, ierogliflar, kirishdagi belgilar) neyron tarmoqlari.
O'qish xarakteriga ko'ra tasniflash: boshqariladigan ta'lim (neyron tarmoq echimlarining chiqish maydoni ma'lum), nazoratsiz o'rganish (qarorlarning chiqish maydoni faqat kirish ta'siri asosida shakllanadi; bunday tarmoqlar o'z-o'zini tashkil qilish deb ataladi); mustahkamlashni o'rganish (ANNning atrof-muhit bilan o'zaro ta'siri natijasida olingan jazo va mukofotlarni tayinlash tizimi qo'llaniladi).
Sinaptik sozlash tabiati bo'yicha tasniflash: sobit ulanishga ega tarmoqlar (neyron tarmoqning og'irlik koeffitsientlari muammoning shartlariga qarab darhol tanlanadi), dinamik ulanishga ega tarmoqlar (mashg'ulotlar paytida bu tarmoqlar sinaptik ulanishlarga ega).
Signal uzatish vaqti bo'yicha tasniflash: sinxron tarmoqlar (har bir sinaptik ulanish uchun uzatish vaqti nol yoki sobit doimiy), asenkron tarmoqlar (elementlar orasidagi har bir ulanish uchun uzatish vaqti har xil, ammo doimiy).
Ulanishlar xususiyati bo'yicha tasniflash: besleme tarmoqlari (barcha ulanishlar kirish neyronlaridan chiqish neyronlariga yo'naltiriladi), takroriy tarmoqlar (kirish neyronlaridan yoki yashirin qavat neyronlaridan signal qisman kirish qatlami neyronlarining kirishlariga qisqaradi), Hopfield takroriy tarmog'i (kirish ma'lumotlarini filtrlaydi, qaytadi) barqaror holatga keltirish va shu bilan ma'lumotlarni siqish va assotsiativ xotirani yaratish muammolarini hal qilish imkonini beradi), ikki tomonlama tarmoq (kirish qatlamidan chiqish va teskari yo'nalishda yo'nalishlar orasidagi aloqalar mavjud).
Bundan tashqari, radial asosli tarmoqlar (yoki RBF-tarmoqlar), o'z-o'zini tashkil etuvchi xaritalar (xususan, o'zini tashkil etuvchi Kohonen xaritasi) va hali to'liq shakllanmagan boshqa sinflarning tarmoqlaridan foydalaniladi.