Жасанды интеллект құрудың бірқатар технологиялары мен әдістемелері бар. Бұл мақала солардың бірі туралы. – жасанды нейрондық желілер (INS). Төменде біз ANN-ге арнайы кіріспе және практикалық қолданбаларға шолу ұсынамыз.. Сіздерді оқуға шақырамыз!
Жасанды нейрондық желі дегеніміз не?
Негіздерден бастайық. ANN – есептеу құралы, адам миының жұмысын жеңілдетілген түрде модельдеу (немесе қарапайым есептеу бірліктерінің жиынтығы, деректерді кім өңдейді, бір-бірімен өзара әрекеттесіп, параллель жұмыс істейді). Кейде өрісті сипаттау үшін жасанды нейрондық желілер термині де қолданылады, желінің осы түрінің құрылысы мен зерттеуіне байланысты. ANN қазірдің өзінде бар 50 жылдар, және қарапайым желілер бұрыннан қолданылған, мысалы, қолжазбаны тану үшін.
ANN үшін шабыт табиғи нейрондардың құрылысы болды. Бұл ерекше нысан (немесе қарапайым есептеуіш құрылғы) сигналдарды өңдейді, басқа да осындай объектілермен байланысады және өзара әрекеттеседі. Ең қарапайым нейрондық желі, ол тәуелсіз Маккаллох-Питтс нейрондарының бірі болып табылады (нейрондардың математикалық модельдерінің бірі), перцептрон деп атайды.
Қолдану
Үлгіні тану және жіктеу үшін жасанды нейрондық желілер қолданылады (үлгілерге санаттар беру), уақыттық қатарларды болжау, статистикалық мәліметтерді талдау, сурет пен дыбыс шуды азайту және қысу, сондай-ақ басқару және автоматтандыру мәселелерінде. Нейрондық желіні дамыту мамандары SmartMindBox келесі қолдануларды тізімдеңіз:
- электрондық жүйелердің диагностикасы;
- психиатриялық тексерулер;
- қор нарығының болжамдары;
- сату болжамы;
- биологиялық зерттеулерді түсіндіру;
- баға болжамдары;
- медициналық зерттеулерді талдау;
- жабдықты жөндеуді жоспарлау;
- академиялық жоспарлау;
- өндірістік мәселелерді талдау;
- бизнесті оңтайландыру;
- спектрлік талдау;
- қалдықтарды кәдеге жаратуды оңтайландыру;
- шикізатты таңдау;
- сот сараптамасында тергеу объектілерін таңдау;
- жұмысқа қабылдау;
- процесті бақылау.
Қазіргі уақытта нейрондық желілердің ең танымал қолданбасы:
- қолжазбаны тану бағдарламаларында;
- әуежайларда тексерілген багажды қауіпті жүктердің бар-жоғын тексеру үшін;
- сөйлеу синтезі үшін.
Неліктен сізді жасанды нейрондық желілер қызықтыруы керек??
Жасанды нейрондық желілерді инженерлер жиі таңдайды, тақырыптарды қоса алғанда, олар адам миының таңқаларлық бірқатар функцияларына еліктейді.
- импульстардың параллель берілуінің жоғары дәрежесі;
- толық еместермен жұмыс істеу қабілеті, даулы немесе “шулы” ақпарат;
- шағын өлшем және қуат тұтыну;
- икемділік әрекетті оқыту өзгермелі жағдайларға бейімделу қабілеті ретінде;
- кейбір жасушалардың зақымдалуына және өліміне жоғары төзімділік.
Жоғарыда аталған ерекшеліктер, өз кезегінде, INS бірқатар артықшылықтарын қамтамасыз етеді:
- мысалдардан сабақ алу мүмкіндігі, Адам тәжірибеден қалай үйренеді?;
- тәуелділік пен құбылыстарды түсіндіре білу, толық емес жалған ақпарат, мысалы, берілген энергетикалық сипаттаманың қисығын жақындату мәселесінде;
- ақпаратты параллель өңдеу – әсіресе нақты уақыттағы ақпаратты өңдеу үшін маңызды, мысалы, сөйлеуді тану және кескінді өңдеуге арналған нейрокомпьютерлер;
- қарапайым ақпаратты өңдеу жылдамдығына қатысты құрылыстың төмен құны (және арзан) процессорлар;
- ANN нейрондарының көп санына байланысты жүйенің зақымдалуына төзімділік, нейрондардың бір бөлігін жоғалтқаннан кейін де дұрыс жұмыс істейтін болады.
Қосымша ретінде классикалық компьютер мен нейрокомпьютер деп аталатынды салыстырайық
- Алгоритмді сақтау
- классикалық компьютер: Тұрақты Жадтау Құрылғысы / Жедел Жадтау Құрылғысы
- Нейрокомпьютер: сәулет
- Оқу уақыты
- классикалық компьютер: қысқа, алгоритмге тәуелді
- Нейрокомпьютер: ұзақ, құрамдас бөліктер мен қосылыстар санына байланысты
- Өңдеу
- классикалық компьютер: сериялық
- Нейрокомпьютер: параллель
- Эвристикалық қабілеттер
- классикалық компьютер: әлсіз
- Нейрокомпьютер: өте жақсы
- Суретті тану
- классикалық компьютер: орташа
- Нейрокомпьютер: жылдам, өте жақсы
- Деректер жиынын табу
- классикалық компьютер: баяу, дәл сәйкестік
- Нейрокомпьютер: жылдам, шамамен сәйкестік
Нейрондық желілердің түрлері
Нейрондық желілердің ортақ ерекшелігі мынада, олардың құрылымы нейрондардан тұрады, өзара байланысты. Дегенмен, ANN көптеген жолдармен ерекшеленуі мүмкін., топология сияқты (сәулет) және оқыту әдістері. ANN екі жолмен оқытуға болады:
- Мұғаліммен бірге оқу – бұл тәсіл оқу жинақтарын пайдаланады, енгізу және шығару деректері. Жаттығу кезінде желі салмақты реттейді, күтілетін және үйренген арасындағы айырмашылықтарды азайту.
- Мұғалімсіз оқу – мұнда желі деректерді талдау арқылы үйренеді. Оқыту нәтижесінде желі сыныптар мен категорияларға бөлінеді._
