1 Suniy neyron turlari

Neyron to’rli klasterlash usulari
Klasterlash tushunchasi. Klasterlash vazifasi (toifalash, "o'qituvchisiz" tasniflash) kirish vektorlarini (tasvirlarni) toifalarga (klasterlarga) joylashtirish vazifasi, shuning uchun yaqin vektorlar (o'xshash tasvirlar) bir xil toifaga kiradi. Klasterlash vazifasining unga o'xshash tasniflash vazifasidan farqi shundaki, toifalar to'plami dastlab o'rnatilmagan va neyron tarmoqni o'qitish jarayonida aniqlanadi. Klasterlash muammosiga misol sifatida ma'lumotlar xilma-xilligini kamaytirish orqali axborotni siqish muammosini keltirish mumkin.
Klasterlash quyidagi muammolarni hal qilish uchun ishlatilishi mumkin:
tasvirni qayta ishlash;
tasniflash;
hujjatlar to'plamini tematik tahlil qilish;
vakillik namunasini yaratish.
Neyron tarmoqlardan foydalangan holda klasterlash usullari klassik klasterlash usullarining rivojlanishi hisoblanadi. Masalan, Kohonen tarmoq vektorlarini klasterlash usuli K-vositalari usuliga asoslangan. Shu bilan birga, neyron tarmoqlar katta hajmli va haddan tashqari o'lchamga ega bo'lgan ma'lumotlarga nisbatan qo'llanilganda ancha moslashuvchan vositadir.
Neyron turlari va genetic algoritimlar
Genetik algoritmlar. Genetik algoritmlar biologik populyatsiyaning rivojlanishini modellashtirishga asoslangan algoritmlar guruhi hisoblanadi. Populyatsiyani { } { ,..., } i i n P p p p   vektorlar to‘plami deb ataymiz, bu yerda n - populyatsiya hajmi. i p elementlari individualdir. Har bir vektor p har bir shaxsni tavsiflash uchun ishlatilishi mumkin bo‘lgan barcha parametrlarni o‘z ichiga oladi. Genetik algoritmlar va neyron tarmoqlar butunlay boshqa tushunchalar bo'lib, ular turli muammolarni hal qilish uchun ishlatiladi. Ushbu maqolada, birinchi navbatda, biz genetik algoritmlar va neyron tarmoqlarga qisqacha umumiy kirish bilan boshlaymiz. Keyin biz bir nechta misollar yordamida ushbu usullarning har birini qachon ishlatishimiz kerakligi haqida ba'zi ko'rsatmalar beramiz. Nihoyat, biz maqolani ikkala usulni yuqori darajada taqqoslash bilan yakunlaymiz.
Yo'l davomida biz ushbu algoritmlar haqida ularni boshqa umumiy algoritmlardan ajratib turadigan qiziqarli faktlarni ham ko'rib chiqamiz.
Genetik algoritm asoslari
Genetik algoritm Darvinning tabiiy evolyutsiya nazariyasiga asoslangan evristik qidiruvdir. Bu eng mos elementning tabiiy tanlanish jarayonini aks ettiradi.
Biologik tizimlar yuqori darajada optimallashtirilgan va moslashuvchan tizimlar ekanligi ma'lum. Genetik algoritmning maqsadi moslashuvchan va sun'iy aqlli tizimni ishlab chiqishdir.