Mitandao bandia ya neva

Bandia neural mitandao - ni zile ambazo ni alifanya juu ya seli maalum - niuroni. Ni mtindo wa hisabati ya neurons kibaiolojia, yaani, chembe zinazofanyiza mfumo mkuu wa binadamu.

Kwa mara ya kwanza sisi ni kuzungumza juu ya mitandao ya neva katika 1943, na baada ya uvumbuzi wa perceptron Rosenblatt alikuja dhahabu enzi, na mitandao na kuwa maarufu sana. Hata hivyo, baada ya uchapishaji wa Minsk mwaka 1969, ambapo mwanasayansi imeonyesha uzembe wa perceptron, katika hali fulani, riba katika sekta hii akaanguka kasi. Lakini hadithi haina mwisho na mitandao bandia. . Mwaka 1985, J. Hopfield iliyotolewa masomo yao na kuthibitisha kwamba neva mtandao - chombo kubwa kwa ajili ya mashine ya kujifunza.

Ilikuwa zilizokopwa kutoka biolojia dhana kadhaa na kanuni. Neuron - aina ya Kubadilisha ambayo inapokea na kisha transmits kunde (ishara). Kama neuron inapata kasi ya kutosha nguvu, ni kuamini kwamba ni ulioamilishwa na transmits kunde iliyobaki neurons inayohusiana nao. Neuron moja ilikuwa haijaanza kutumika, bado katika mapumziko, haina kusambaza mapigo. Neuron lina vipengele kadhaa kuu: sinepsi zinazounganisha neurons na kila mmoja na kupata Maharagwe, mkongo, ambayo kusambaza msukumo kazi na dendrites, ambayo inapokea ishara kutoka vyanzo mbalimbali. Wakati neuron inapata msukumo zaidi ya kizingiti fulani, mara moja kutoa ishara kwa neuron nyingine.

mfano hisabati ni tofauti kidogo. Login hisabati mfano wa neuron - ni vector, ambayo inaundwa na idadi kubwa ya vipengele. Kila moja ya sehemu - ni moja ya kunde, ambayo ni kupokea na neuron. pato la mfano ni idadi moja. Hiyo ni, kwa mfano pembejeo vector hubadilishwa scalar, baadaye kuhamishiwa niuroni nyingine.

mitandao Neural anaweza kuwa mafunzo kwa njia mbili: pamoja na bila mwalimu. mchakato wa kujifunza lina hatua kadhaa. Kwanza, juu ya mtandao ni pembejeo kutoka kichocheo nje. Kisha, kwa mujibu wa kanuni za kutofautiana vigezo bila ya mtandao wa fahamu, basi mtandao anajibu uchochezi pembejeo tayari tofauti. mchakato lazima mara kwa mara kwa muda mrefu kama mtandao haina kutatua tatizo. algorithm kujifunza na mwalimu ni kuwa wakati wa mafunzo ya mtandao tayari ina jibu sahihi. Njia hii imekuwa mafanikio kutumika kwa ajili ya maombi ya wengi, lakini mara nyingi kukosoa kwa ukweli kwamba ni mashiko. mitandao Neural ni mafunzo bila mwalimu katika kesi ambapo pembejeo tu kujulikana. Kulingana na wao, mtandao hatua kwa hatua kujifunza kutoa bora thamani mazao.

Maombi ya mitandao ya neva kweli mbalimbali. Wao ni mara nyingi hutumika kwa aŭtomate utambuzi, utabiri, kuundwa kwa mbalimbali mifumo mtaalam, makadirio ya functionals. Pamoja na hayo mtandao anaweza kufanya utambuzi sauti au ishara za macho kutabiri kubadilishana viashiria kujenga mifumo ya uwezo wa kujitegemea kujifunza, ambayo inaweza, kwa mfano, kwa kuunganisha hotuba kutoka maandishi kupewa au Hifadhi ya gari. mitandao Neural katika nchi za Magharibi ni kutumika kikamilifu zaidi, kwa bahati mbaya, makampuni ya ndani bado ilikuwa imeanza njia hii.

Pamoja na faida ya ANN na mahesabu ya kawaida katika baadhi ya maeneo, mitandao iliyopo ya neva - si ufumbuzi bora. Kwa kuwa wana uwezo wa kujifunza, wanaweza kuwa sahihi. Aidha, huwezi hasa kuhakikisha kwamba maendeleo neural mtandao ni mojawapo. developer lazima kuelewa asili ya tatizo kuwa ufumbuzi, una mengi ya habari kwamba inaelezea tatizo, ili kupata data kwa ajili ya kupima na mtandao mafunzo, kuchagua njia ya haki ya mafunzo, uhamisho kazi na kazi fira.