Желілердің негізгі түсінігі 9
-сурет – Нейронды белсендіру модельі
жүктеу/скачать 0.55 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- 4-сурет – Белсендірілген нейрон функциясы
- Жасанды зияткерлік жүйелердің жіктелуі
3-сурет – Нейронды белсендіру модельіМұнда x1, x2, ..., xn сигналдар жиынтығы жасанды нейронның кірісіне өтеді, олардың жиынтығында олар X векторымен белгіленеді. Бұл сигналдар кіретін биологиялық нейронға ұқсас. Сонымен қатар, сигнал да тиісті салмақ w1, w2, ..., wn көбейтіледі, содан кейін Σ жинақтау бірлігіне қосылады. Әрбір салмақ бір синаптикалық қосылымның күшіне тең биологиялық нейрон. Әдетте NET деп аталатын шығу өлшенген элементтер алгебралық түрде қалыптасатын жиынтықтаушы блоктан құрылады. NET сигналы активтендіру деп аталатын қарапайым сызықты функциямен түрлендіріледі. Ол F белгіленеді және OUT шығыс сигналын береді. OUT = K (NET), К - тұрақты, шекті функциялар, Егер NET>T, онда OUT = 1 Қалған жағадйда OUT = 0 T - нейрондық желіні нақты модельдейтін тұрақты шекті шама. 4-суретте белсендіру функциясы бар жасанды нейрон көрсетілген: 4-сурет – Белсендірілген нейрон функциясыF деп белгіленген блок, NET сигналын қабылдайды және OUT сигналын шығарады. F – кез келген NET мәндері үшін OUT мәндері кейбір соңғы аралыққа тиесілі болса, қысу функциясы деп аталады. Жасанды нейрон модельі биологиялық нейронның көптеген қасиеттерін елемейді. Мысалы, жүйенің динамикасына әсер ететін уақыт кідірісі. Кіріс сигналдары бірден шығу сигналын тудырады. Сонымен қатар, жасанды нейрон биологиялық нейронды синхрондау функциясының әсерін ескермейді. Дегенмен, тірі нейронның және жасанды нейронның ерекше ұқсастығын атап өту керек. Ақпараттық технологиялар саласындағы нейрондық желілердің орнын анықтау үшін жасанды зияткерлік жүйелердің классификациясына жүгіну қажет. Жасанды зияткерлік жүйелердің жіктелуіЖасанды зияткерлік жүйелерге тән ерекшеліктер: Біріншіден, коммуникативтік дағдылар дамытады пайдаланушының компьютері жүйемен өзара әрекеттесу жолын сипаттайды. Зияткерлік жүйемен диалогта еркін сұраныспен жүйеге жүгіну мүмкіндігі жоқ. Сонымен бірге зияткерлік(интеллектуалдық) жүйенің тілі табиғи тілге барынша жақын болуы керек. Екіншіден, нашар рәсімделген мәселелерді шешу, яғни, белгілі бір шешім жоқ, бірақ жағдайға, қолданыстағы деректерге және түпкілікті нәтижеге байланысты стандартты емес тәсілдерді талап етеді. Жасанды нейрондық желілер көмегімен нашар формализацияланатын (қалыптасатын) тапсырмалар тиімді шешіледі. Үшіншіден, өзін-өзі зерттеу мүмкіндігі – яғни, белгілі бір жағдайдағы жинақталған тәжірибеден интеллектуалды жүйені білу немесе түсіну қабілеті. Жүйені алдын ала оқыту үшін өңделген бастапқы деректер қажет. Ұсынылған ерекшеліктерге сәйкес, интеллектуалды жүйелерді 1- кестедегідей бөлуге болады. жүктеу/скачать 0.55 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|