Жасанды интелект
Нейро желілер. Нейро желілердің классификациясы
жүктеу/скачать 140.5 Kb.
|
| Нейро желілер. Нейро желілердің классификациясы.
Бизнесте, медецинада, техникада, геологияда, физикада және басқа да әртүрлі облыстарда практикада жобалау есебін шешуде, басқаруда нейронды желілер қолданылуда. Нейронды желінің соңғы кезде көп қолданылуын келесі себептермен түсіндіруге болады: Нейронды желілер күрделі тәуелділіктерді көрсетуге арналған модельдеу әдісін қолданады. Қолданудағы қарапайымдылығы қолданушы берілгендерді таңдап, оларға қатысты оқыту алгоритмін іске қосатын, ал оқыту алгоритмі берілгендер құрылымын автоматты түрде құрастырады. Мұндай тәсілде қолданушыдан эвристикалық білім жиынтығының болуы талап етіледі, яғни берілгендерді қалай таңдау және даярлау керектігі желі архитектураның қажеттісін таңдау нәтижелерді интерпретациялау талап етіледі. Нейронды желілер нерв жүйесінің қарапайым модельіне негізделген болашақта мұндай желілерді дамыту басқаша айтқанда нейро биологиялық модельдерді дамыту ойлай алатын компьютерді құрастыруға алып келеді. 1996 жылы ми құрылымының төменгі деңгейін модельдеу биологиялық нерв жүйесінің мүмкіндігін техникада қолдану әрекетіне жасанды интеллект облысындағы нейронды желіллерді зерттеу тағы басқа. 1960-1980 жылдарда жасанды интеллект зерттеулері экспорттық жүйелерді құрастыруға алып келді. Мұндай жүйелер ойлау процесін жоғары деңгейде модельдеуге негізделді. Алайда ми құрылымын толық көшіре алу мүмкін емес, ал жасанды интеллект құру үшін архитектурасы ұқсас жүйе құру қажет. Ми бірнеше миллионға жуық шамамен он милиярд нейрондардан тұрады және бірнеше мыңдаған байланыспен өзара байланыста болады. Нейрондар бұл арнайы клеткалар. Ол клеткалар электрохимиялық сигналдарды тарата алады. Нейрон ақпарат енгізудің тармақты құрылымын қолданады, ядро және тармақталған шығысты береді. Ақпарат кірісі-дендриттер. Ақпараттарды шығару – аксондар. Клетканың аксондары басқа клеткалардың дендриттерімен синапстар көмегімен жалғастырылады. Нейрон белсендірілген кезде өз аксондарына электрохимиялық сигналдарды жөнелтеді. Бұл сигналдар басқа нейрондарға синапс арқылы өтіп оларды белсендіреді. Дендриттен ядроға келіп түскен сигналдарының қосындысы асып түссе нейрон белсендірілген болып есептеледі. Жасанды нейрондарды анықтау келесі тұрғыда анықталады: бірнеше кіріс сигналдары арқылы сигнал алады. Әрбір кіріс сигналы өзінің белгілі бір салмақтағы немесе интенсивтіліктегі жалғауынан өтеді. Бұл салмақ биологиялық нейронның сипаттық белсенділігіне сәйкес келеді. Әрбір нейронмен белгілі бір шығыс нәтижелікке апаратын мәндер байланыстырылады. Кірістегі қосынды есептеліп одан шығыс нәтижеге апаратын мәндер азайтылып нәтижеде нейронның белсендірілу шамасы алынады. Мұны басқаша PSP – нейронның постсинаптік патенциалы деп атайды. Белсендіру сигналы белсендіру функциясы көмегімен түрлендіріледі және нәтижесінде нейронның шығыс сигналы алынады. Белсендірілу функциясы саты тәріздес болса: егер кіріс теріс болса, онда нөлге тең егер кіріс нөлдік және оң болса, онда бірге тең. Салмақ және теріс болған жағдайда синапс нейронға оң әрекетін қозғаушы емес қайта кедергі келтіруші әрекет жасайды. Нейрондарды өзара байланыстыру мәселесіне келетін әрекетте кіріс және шығыс синсорлы және қозғалысты нервтерге сәйкес келеді. Мысалы, көзден қолға алайда желіде көптеген аралық (жасырын) нейрондар ішкі функцияларды атқарады. Кіріс, жасырын және шығыс нейрондар бір бірімен байланыста болуы тиіс. жүктеу/скачать 140.5 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|