Süni neyron şəbəkələri

Süni neyron şəbəkələri - neurons - xüsusi hüceyrələri təşkil edir ki, həmin. Onlar insan sinir sisteminin etmək bioloji neurons, yəni hüceyrələrin riyazi modelləri.

İlk dəfə biz 1943-cü ildə neyron şəbəkələri gedir, və perceptron Rosenblatt ixtira sonra qızıl dövr gəldi və şəbəkələr çox məşhur oldu. Lakin, alim perceptron təsirsizlik sübut etmişdir ki, 1969-cu ildə Minskdə dərc sonra, müəyyən şərtlər altında, bu sahədə maraq kəskin azalıb. Amma hekayə süni şəbəkələri ilə bitmir. . 1985-ci ildə J. Hopfield işlərini təqdim neyron şəbəkə sübut - maşın üçün böyük bir vasitədir öyrənmək.

Bu biologiya neçə anlayışları və prinsipləri borc idi. Neuron - sonra qəbul və keçid bir növ paxlalı (siqnalları) ötürür. neyron kifayət qədər güclü bir təcil alırsa, bu aktiv inanılır və onunla bağlı neurons qalan paxlalı ötürür. aktiv deyil eyni Neuron, bu zərbə ötürmək deyil, istirahət qalır. birinə neurons birləşdirmək və müxtəlif mənbələrdən siqnalları qəbul impulslar vəzifə və dendrites, ötürmək paxlalı, Axon almaq synapses: Neuron bir neçə əsas komponentdən ibarətdir. bir neyron müəyyən ərəfəsində yuxarıda təkan alır, o, dərhal növbəti neyron üçün bir siqnal göndərir.

riyazi model bir az fərqlidir. Login riyazi model bir neyron - komponentləri çox sayda ibarətdir ki, bir vektor edir. komponent hər - neyron tərəfindən qəbul olunur paxlalı biridir. model çıxış bir sayı. model daxil vektor bir scalar çevrilir ki, sonra digər neurons köçürülür.

Neyron şəbəkələri iki yolla təlim bilər: və bir müəllim olmadan. öyrənmə prosesi bir neçə mərhələdən ibarətdir. Birincisi, şəbəkə xaricində stimul olan giriş. qaydalara uyğun neyron şəbəkə pulsuz parametrləri dəyişir Sonra, sonra şəbəkə artıq fərqli giriş stimul cavab verir. proses şəbəkə problemi həll deyil kimi uzun kimi təkrar olunmalıdır. bir müəllim ilə öyrənmək alqoritm şəbəkə təlim zamanı artıq düzgün cavab olmasıdır. Bu üsul müvəffəqiyyətlə çox applications üçün istifadə edilmişdir, lakin bu tez-tez bioloji inanılmaz olması üçün tənqid olunur. Neyron şəbəkələri halda yalnız məlum giriş müəllim olmadan hazırlanır. Onlara əsasən, şəbəkə tədricən ən yaxşı dəyər nəticələr vermək öyrənir.

neyron şəbəkələri tətbiqi həqiqətən müxtəlifdir. Onlar tez-tez müxtəlif tanınması, proqnozlaşdırılması, yaradılması avtomatlaşdırılması üçün istifadə olunur ekspert sistemləri, funksionallarının uyğunlaşdırılması. Belə bir şəbəkə proqnozlaşdırmaq səs tanınması və ya optik siqnalları edə bilərsiniz ilə mübadilə göstəriciləri, məsələn, bir mətn və ya avtomobil park çıxış sintez edə bilər self-təhsil, qadir sistemi yaratmaq. Qərbdə neyron şəbəkələri daha fəal, təəssüf ki, daxili firmalar hələ bu metodu qəbul etmişdir deyil istifadə olunur.

Biz ideal həll - bəzi yerlərdə şərti hesablamalar mövcud neyron şəbəkələr ANN üstünlükləri baxmayaraq. Onlar öyrənmək qadir olduğundan, onlar yanlış ola bilər. Bundan əlavə, siz dəqiq inkişaf neyron şəbəkə optimal olduğunu təmin edə bilməz. geliştirici, sınaq və təlim şəbəkəsinin məlumat əldə etmək, problemi təsvir bir çox informasiya var, problemin xarakteri müraciət olunur anlamalıdır təlim transfer funksiyası və gürzə funksiyaları sağ metodu seçin.