3- neyron tarmoqlari: ular nima va ular hayotingizga qanday ta'sir qilishadi

Neyron tarmoqlari va Mashinani o'rganish

Neyron tarmoqlari - kompyuterni o'rganish kategoriyasida bir xil texnologiya. Darhaqiqat, neytral tarmoqlarni tadqiq qilish va rivojlantirishda ilgarilash MLda rivojlanish oqimlari va oqimlariga qattiq bog'langan. Neyron tarmoqlari ma'lumotlarni qayta ishlash qobiliyatini kengaytiradi va ML ning hisoblash quvvatini oshiradi, qayta ishlanishi mumkin bo'lgan ma'lumotlar hajmini oshiradi, shuningdek murakkab vazifalarni bajarish qobiliyati ham oshiriladi.
ANN uchun birinchi hujjatli kompyuter modeli 1943 yilda Uolter Pitts va Uorren Makgulx tomonidan yaratilgan. Dastlab qiziqish va neyral tarmoqlarda va mashinasozlikdagi tadqiqotlar oxir-oqibat sekinlashdi va 1969-yilga borib, yangilanib turadigan qiziqishlarning kichik qismiga aylandi. Vaqtinchalik kompyuterlar bu sohalarni yanada rivojlantirish uchun etarlicha yoki katta hajmli protsessorlarga ega bo'lmagani uchun, ML va neyron tarmoqlari uchun zarur bo'lgan katta miqdordagi ma'lumot mavjud bo'lmagan.
Internetning o'sishi va kengayishi (va shu tariqa internet orqali katta miqdordagi ma'lumotlarga kirish) bilan birga vaqt ichida hisoblash kuchining kattalashishi ortib borayotir. Neylon tarmoqlari va ML hozirgi kunda har kuni ko'riladigan va foydalanadigan texnologiyalarda, masalan, yuzni tanib olish , rasmni qayta ishlash va qidirish va real vaqt tilini tarjima qilish - faqat bir nechtagina nomlanadi.

XULOSA
Neyron tarmoqlari juda ko’p muhim xususiyatlarga ega, ammo asosiysi bu o’rganish qobiliyatidir. Neyron tarmog’ini o’rganish birinchi navbatda neyronlar orasidagi sinaptik aloqalarning «kuchini» o’zgartirishni o’z ichiga oladi. Buni quyidagi misol yaqqol ko’rsatib turibdi. Pavlovning klassik tajribasida har safar itni boqishdan oldin qo’ng’iroq jiringladi. It tezda qo’ng’iroqni ovqat bilan bog’lashni o’rganib oldi. Bunga miyaning eshitish uchun javob beradigan qismlar va tuprik bezlari orasidagi sinaptik aloqalar kuchayganligi sabab bo’lgan. Va qo’ng’iroq sadosi bilan neyron tarmoqning keyingi qo’zg’alishi itda kuchli tupurikka olib kela boshladi.

Bugungi kunda neyron tarmoqlar sun’iy intellekt sohasidagi tadqiqotlarning ustuvor yo’nalishlaridan biridir.
Sunʼiy neyron tarmoqlari (SNT), odatda oddiygina neyron tarmoqlari (NT) deb ataladi, hayvonlar miyasini tashkil etuvchi biologik neyron tarmoqlardan ilhomlangan hisoblash tizimlari.
SNT sunʼiy neyronlar deb ataladigan bogʻlangan birliklar yoki tugunlar toʻplamiga asoslanadi, ular biologik miyadagi neyronlarni erkin modellashtiradi. Sunʼiy neyron signallarni oladi, keyin ularni qayta ishlaydi va unga ulangan neyronlarga signal berishi mumkin. Ulanishdagi „signal“ haqiqiy raqam boʻlib, har bir neyroNTing chiqishi uning kirishlari yigʻindisining chiziqli boʻlmagan funktsiyasi bilan hisoblanadi. Ulanishlar deyiladi qirralar. Neyronlar va chekkalar odatda oʻrganish davom etayotganda sozlanadigan vaznga ega. Neyronlar shunday chegaraga ega boʻlishi mumkinki, signal faqat yigʻilgan signal ushbu chegarani kesib oʻtgan taqdirdagina yuboriladi. Odatda, neyronlar qatlamlarga yigʻiladi. Signallar birinchi qatlamdan (kirish qatlami), oxirgi qatlamga (chiqish qatlami), ehtimol, qatlamlarni bir necha marta bosib oʻtgandan keyin oʻtadi.