Artipisyal nga nerbiyos network

Artipisyal nga nerbiyos network - ang mga nga gihimo sa mga espesyal nga mga selula - neuron. Sila mao ang matematika modelo sa biological nga neuron, ie, mga selula nga naglangkob sa tawhanong gikulbaan nga sistema.

Kay sa unang higayon kita sa paghisgot mahitungod nerbiyos network sa 1943, ug human sa pagmugna sa Perceptron Rosenblatt miabut ang bulawan nga panahon, ug ang network nahimong kaayo popular. Apan, human sa publikasyon sa Minsk sa 1969, diin ang usa ka siyentista napamatud ang inefficiency sa Perceptron, ubos sa pipila ka kahimtang, ang interes sa sektor nahulog malantip. Apan ang istorya dili matapos uban sa artipisyal nga network. . Sa 1985, J. Hopfield gipresentar sa ilang mga pagtuon ug napamatud-an nga ang nerbiyos network - sa usa ka dako nga himan alang sa makina sa pagkat-on.

Kini hinulaman gikan sa biology pipila konsepto ug mga prinsipyo. Neuron - usa ka matang sa switch nga magadawat ug unya ipasa ang mga pulses (signal). Kon ang neuron magadawat sa usa ka igo nga gamhanan kakusog, gituohan nga kini activate ug ipasa sa mga pulses nabilin nga neuron nakig-uban niini. Neuron mao nga wala activate, kini nagpabilin sa pahulay, kini dili padala pulso. Neuron naglangkob sa pipila ka mga nag-unang nga sangkap: synapses nga Sumpaysumpaya neuron sa usag usa ug modawat sa pulses, axon, nga padala signal buluhaton ug dendrites, nga makadawat og mga signal gikan sa nagkalain-laing mga tinubdan. Kon ang usa ka neuron magadawat sa usa ka kalagmitan sa ibabaw sa usa ka pultahan, kini diha-diha dayon nagpadala sa usa ka signal ngadto sa sunod nga neuron.

Ang matematika modelo mao ang usa ka gamay nga lain-laing mga. Login matematika modelo sa usa ka neuron - mao ang usa ka vector, nga gilangkoban sa usa ka dako nga gidaghanon sa mga components. Matag usa sa mga component - mao ang usa sa mga pulses, nga nadawat pinaagi sa neuron. Ang output sa modelo mao ang usa ka single nga gidaghanon. Nga mao, sa modelo nga input vector nga nakabig ngadto sa usa ka scalar, gibalhin sa ubang mga neuron.

Nerbiyos network mahimong gibansay diha sa duha ka mga paagi: uban ug walay usa ka magtutudlo. Ang proseso sa pagkat-on naglangkob sa pipila ka mga lakang. Una, sa network mao ang input gikan sa gawas nga stimulus. Dayon, sumala sa mga regulasyon vary ang gawasnong lantugi sa nerbiyos network, nan ang network mosanong sa input padani na sa lahi nga paagi. Ang proseso kinahanglan nga gisubli samtang ang network wala sa pagsulbad sa problema. Ang pagkat-on sa algorithm uban sa usa ka magtutudlo mao nga sa panahon sa pagbansay sa network na ang husto nga tubag. Kini nga pamaagi nga malampuson nga gigamit alang sa daghan nga mga aplikasyon, apan kini sagad gisaway alang sa kamatuoran nga kini mao ang biologically katuohan. Nerbiyos network gibansay sa gawas sa magtutudlo sa kaso diin ang bugtong nailhan inputs. Base sa kanila, ang network sa hinay-hinay makakat-on sa paghatag sa labing maayo nga bili outputs.

Paggamit sa nerbiyos network mao ang tinuod nga lain-laing mga. Sila sa kasagaran gigamit sa automate sa pag-ila, forecasting, paglalang sa mga nagkalain-laing mga sistema sa eksperto, gibanabana sa mga functionals. Uban sa ingon nga sa usa ka network makahimo sa tingog pag-ila o optical signal sa pagtagna exchange indicators paghimo sistema sa makahimo sa-sa-kaugalingon sa pagkat-on, nga, alang sa panig-ingnan, sa synthesize sinultihan gikan sa usa ka gihatag nga teksto o sakyanan parke. Nerbiyos network sa West nga gigamit nga mas aktibo, Subo, domestic kompaniya wala pa gisagop niini nga pamaagi.

Bisan pa sa mga bentaha sa ANN sa conventional kalkulasyon sa pipila ka dapit, sa kasamtangan nga nerbiyos network - dili ang sulundon nga solusyon. Tungod kay sila makahimo sa pagkat-on, sila mahimo nga sayop. Dugang pa, dili gayud kamo mahimo garantiya nga ang naugmad nerbiyos network mao ang kamalaumon. developer kinahanglan makasabut sa kinaiya sa mga problema nga gitumong, adunay usa ka daghan sa mga impormasyon nga naghulagway sa problema, sa pag-angkon sa data alang sa testing ug training network, sa pagpili sa husto nga pamaagi sa pagbansay, pagbalhin function ug sa sawa nga malala gimbuhaton.