Rrjetet nervore artificiale

rrjetet nervore artificiale - janë ato që janë të përbërë nga qeliza të veçanta - neuroneve. Ato janë modele matematikore të neuroneve biologjike, pra, qelizat që përbëjnë sistemin nervor të njeriut.

Për herë të parë ne po flasim për rrjetet nervore në vitin 1943, dhe pas shpikjen e perceptron Rosenblatt erdhi epoka e artë, dhe rrjetet janë bërë shumë të popullarizuara. Megjithatë, pas publikimit të Minsk në vitin 1969, në të cilën një shkencëtar ka dëshmuar mungesën e efikasitetit të perceptron, nën kushte të caktuara, interesi në këtë sektor ra ndjeshëm. Por historia nuk përfundon me rrjetet artificiale. . Në vitin 1985, J. Hopfield prezantuan studimet e tyre dhe provoi se neural rrjeti - një mjet i madh për të mësuar makinë.

Ajo ishte huazuar nga biologjisë disa koncepteve dhe parimeve. Neuron - një lloj kaloni cila merr dhe pastaj transmeton pulses (sinjale). Nëse neuron merr një moment mjaft të fuqishme, besohet se ai është aktivizuar dhe transmeton pulses neuronet që lidhen me të mbetura. Neuron i njëjtë i cili nuk u aktivizua, ajo mbetet në pushim, kjo nuk do të transmetojë pulsin. Neuron përbëhet nga disa komponente kryesore: synapses që lidhin neuronet me njëri-tjetrin dhe të marrin pulses, Axon, të cilat transmetojnë impulset detyrë dhe dendrite, i cili merr sinjale nga burime të ndryshme. Kur një neuron merr një impuls mbi një prag të caktuar, ajo menjëherë dërgon një sinjal në neuron ardhshëm.

Modeli matematikor është pak më ndryshe. Login model matematik e një neuron - është një vektor, i cili përbëhet nga një numër të madh të komponenteve. Secili prej komponentit - është një nga pulses, të cilat janë marrë nga neuron. Prodhimi i modelit është një numër të vetëm. Kjo është, në vektori input modeli është konvertuar në një skalar, më vonë transferohet në neuronet e tjera.

Rrjetet nervore mund të jenë të trajnuar në dy mënyra: me dhe pa një mësues. Procesi i të mësuarit përbëhet nga disa hapa. Së pari, në rrjet është input nga stimuli të jashtëm. Pastaj, në përputhje me rregulloret ndryshojnë parametrat falas të rrjetit nervor, atëherë rrjeti i përgjigjet stimujve të dhëna tashmë ndryshe. Procesi duhet të përsëritet për sa kohë që rrjeti nuk e zgjidh problemin. mësuarit algorithm me një mësues është se gjatë trajnimit rrjetin tashmë ka përgjigje të saktë. Kjo metodë është përdorur me sukses për shumë aplikime, por ajo është kritikuar shpesh për faktin se ajo është biologjikisht i papranueshëm. Rrjetet nervore janë të trajnuar pa mësues në rastin kur inputeve njohur vetëm. Në bazë të tyre, rrjeti gradualisht mëson për të dhënë rezultatet e vlerë më të mira.

Aplikimi i rrjeteve nervore është me të vërtetë të ndryshme. Ata janë përdorur shpesh për të Automate njohjen, parashikimin, krijimin e ndryshme të sistemeve të ekspertëve, përafrimin e funksionale. Me një rrjet të tillë mund të kryejnë njohjen e zërit ose të sinjaleve optike për të parashikuar treguesit e këmbimit të krijuar sisteme të afta për të vetë-mësuarit, të cilat mund, për shembull, për të sintetizuar fjalim nga një tekst të caktuar apo parkun e makinave. Rrjetet nervore në Perëndim janë përdorur në mënyrë më aktive, për fat të keq, firmat vendase ende nuk e kishte miratuar këtë metodë.

Megjithë avantazhet e Ann në llogaritjet konvencionale në disa zona, rrjetet ekzistuese nervore - jo zgjidhje ideale. Që ata janë të aftë për të mësuar, mund të jetë i gabuar. Përveç kësaj, ju nuk mund saktësisht të garantojë se rrjeti neural zhvilluar është optimale. Zhvilluesi duhet të kuptojnë natyrën e problemit duke u adresuar, kanë një shumë e informacionit që përshkruan problemin, për të marrë të dhëna për testim dhe rrjetit të trajnimit, për të zgjedhur metodën e duhur të trajnimit, funksionit të transferimit dhe funksionet kuçedër.