6-amaliy ishi. Sigmoid faollashtirish funksiyasi va umumiylashtirilgan delta qoidasi
Download 1.04 Mb. Pdf ko'rish
|
2-Blok intelektual
- Bu sahifa navigatsiya:
- 10-AMALIY ISH. INSON KASALLIKLARINI NERV TARMOQLAR FOYDALANISH DIAGNOSTIKASI.
|
NAZORAT SAVOL VA VAZIFALAR
1. Orqaga tarqalish algoritmi ortidagi fikrni tushuntiring. Algoritmning nomi uning g'oyasini aks ettiradimi? 2. O'rganish tezligi koeffitsienti ē orqaga tarqalishda qanday rol o'ynaydi? 3. Qayta tarqalish algoritmini ba'zi algoritmik tillarda dasturlashni harakat qilib ko'ring. 4. Neyron tarmoqlar uchun qancha o'rganish algoritmlarini bilasiz? Ularni nomlang va ularning imkoniyatlarini tavsiflang. 5. Orqaga tarqalish algoritmi bosqichma-bosqich faollashtirish funksiyalariga ega perseptronni o'rgatish uchun mos keladimi? 6. Hebb qoidalari sigmasimon faollashuv funksiyalariga ega bo'lgan neyronlar bilan perseptronni o'rgatish uchun yaxshimi? 7. Delta qoidasi sigmasimon faollashtirish funktsiyalariga ega bo'lgan neyronlar bilan perseptronni o'rgatish uchun mos keladimi? 8. Neyron tarmoqlarni o'qitish uchun ilgari o'rganilgan barcha usullar bilan solishtirganda orqaga tarqalish algoritmining afzalliklari va kamchiliklari qanday. 9. Saytga o'ting www.LbAi.ru va to'liq laboratoriya №5 - perseptronni VA, OR, XOR funktsiyalarini modellashtirishga o'rgatish. Qiyinchilik yoki qiziqish bo'lsa, o'quv qo'llanmalariga murojaat qiling [73, 88]. 10-AMALIY ISH. INSON KASALLIKLARINI NERV TARMOQLAR FOYDALANISH DIAGNOSTIKASI. Neyron tarmog'ining tibbiy diagnostika tizimlarini yaratish bo'yicha birinchi urinishlar 40-50 yilga borib taqaladi. XX asr, ya'ni neyron tarmog'i va neyrokompyuter texnologiyalarining nazariy asoslarini qo'ygan V.Makkallok, U.Pitts, F.Rozenblattlarning fundamental asarlari paydo bo'lgandan so'ng darhol. Biroq, bunday tizimlar faqat 1980-1990 yillarda amaliy qo'llanilishini topdi. Hozirgi vaqtda ommaviy axborot vositalarida va ilmiy adabiyotlarda tibbiyotning turli sohalarida kasalliklarni tashxislash uchun neyron tarmoqlardan foydalanishning muvaffaqiyatli tajribasi haqida ko'plab xabarlar mavjud. Bunday tarmoqlar qanday qurilgan va o'qitilganligini ko'rib chiqing. Shifokor bemorning kasalligini qanday aniqlashini kuzatamiz. Avvalo, u ism, yosh, jins, ish joyini aniqlaydi va yozadi, keyin, qoida tariqasida, bosimni o'lchaydi, tashqi tekshiruv o'tkazadi, bemorning shikoyatlarini tinglaydi, kasallik tarixi bilan tanishadi. , test natijalari, rentgen ma'lumotlari, elektrokardiogrammani o'rganadi. Natijada, shifokor bemorni va uning sog'lig'ini tavsiflovchi 20 dan 100 gacha yoki undan ko'p parametrlarni to'playdi. Bular dastlabki ko'rsatkichlar bo'lib, ularni tibbiy bilimlari va tajribasi yordamida qayta ishlagan holda, shifokor bemorning kasalligi haqida xulosa chiqaradi - kasallik tashxisini qo'yadi. Doktorning neyron tarmog'ining matematik modelini yaratishga kirishganimizdan so'ng, biz birinchi navbatda kirish vektori X va chiqish vektori D haqida qaror qabul qilishimiz kerak, ularning o'lchamlarini ko'rsatamiz va har bir komponentning mazmunini kelishib olishimiz kerak. X vektorida shifokor bemordan aniqlaydigan parametrlarni taqdim etish mantiqan to'g'ri keladi. Masalan, siz tug'ilgan sanani x1 komponenti sifatida, jinsni (masalan, nol va birni ishlatib) x2 kodi, bemorning vaznini x3, qon bosimi x4, tana harorati x5 va hokazolarni belgilashingiz mumkin. Foydali ko'z rangi, soch rangi va tananing xususiyatlarini aniqlaydigan va shuning uchun ma'lum kasalliklarning ehtimolini ta'sir qiladigan boshqa ma'lumotlarni ham hisobga olish. Chiqish vektori D shifokor aniqlay oladigan kasalliklarning barcha mumkin bo'lgan tashxislarini kodlashi kerak. D vektorining o'lchamini tibbiyotning tor sohasiga ixtisoslashgan shifokorni modellashtirish orqali sezilarli darajada kamaytirish mumkin. Shunday qilib, agar biz kardiologni tanlagan bo'lsak, unda faqat yurak-qon tomir tizimining kasalliklari D vektorida kodlanishi kerak. Misol uchun, agar bemorda yurak xuruji bo'lsa, d1 = 1, yurak xuruji bo'lmasa, d1 = 0 ni qabul qilishingiz mumkin. Xuddi shunday, d2 koroner yurak kasalligi (CHD),..., dM - angina pektorisining mavjudligi yoki yo'qligini kodlash uchun ishlatilishi mumkin. Shunday qilib, D perseptronining chiqish vektori nollar va bir yoki bir nechta (agar bir nechta kasalliklar mavjud bo'lsa) to'plamidan iborat bo'ladi. Biroq, tajriba [69, 108] ko'rsatadiki, tibbiy tashxislarni besh, o'n yoki yuz balllik shkalada kodlash yaxshiroqdir. Keyin, o'quv misollar to'plamini tayyorlash bosqichida, nuqtalardan foydalangan holda, shifokorning uning tashxisining to'g'riligiga (yoki kasallikning rivojlanish darajasiga) ishonch darajasini hisobga olish mumkin bo'ladi. Misol uchun, agar chiqish parametrlari: d1 = 0, d2 = 100 va dM = 75 bo'lsa, bu shifokorning fikriga ko'ra, bemorda miyokard infarkti yo'q, yurak tomirlari kasalligi va angina borligini anglatadi. pektoris, ammo oxirgi tashxisda u 100% emas, balki faqat 75% (yoki rivojlanish darajasi 75% deb baholanadi). Keyingi qadam o'quv misollari to'plamini tayyorlashdir. Biz shifokor va dasturchining birgalikdagi ishini qanday tashkil qilish bo'yicha maslahat berishdan bosh tortamiz, buning natijasida kerakli miqdordagi o'quv namunalari yaratiladi. Biz shuni ta'kidlaymizki, neyron tarmog'ining diagnostika tizimining sifati bevosita amaliyotchi shifokorning malakasiga, u o'qigan ishi misollariga bog'liq. Gap shundaki, neyron tarmoq shifokordan nafaqat uning bilimini, balki tibbiy bilimidagi kamchiliklarni ham meros qilib oladi. U shifokor qilgan tibbiy xatolarga yo'l qo'yishi aniq. Shuning uchun yuqori sifatli diagnostikani ta'minlash uchun neyron tarmoqni yuqori malakali shifokor ishi misollari yoki hatto tibbiy kengash ishining natijalari bo'yicha o'rgatish kerak. Va agar neyron tarmoqni o'qitish bo'yicha ishda patolog ham ishtirok etsa, Bunday holda, neyron tarmoq inson tanasining zamonaviy tibbiyotga umuman noma'lum bo'lgan bunday naqshlarini aniqlab, modelga kiritishi mumkin. Shuningdek, ta'lim misollari to'plamini yaratishda anketa usulidan foydalanish mumkinligini ta'kidlaymiz: shifokor bemorning shikoyatlarini tinglab, oldindan so'rovnomani to'ldiradi va dasturchilar shaxsiy ma'lumotlar asosida Xq va Dq o'quv vektorlarini shakllantiradilar. Xq kirish vektorining parametrlari har qanday tibbiy o'lchash moslamasidan kelib chiqishi mumkin: mamografi, elektrokardiograf, impedans o'lchagich va boshqalar. Dastlabki ma'lumotlarni yig'ishning aralash usuli ham qo'llanilishi mumkin: parametrlarning ba'zilari tibbiy asboblardan, ba'zilari esa. anketalardan. Tibbiyot mutaxassislari va dasturchilar jamoasining birgalikdagi ishi natijasida Xq va Dq (q = 1, 2, . . ., Q) vektorlari to'plamidan iborat bo'lgan o'quv misollari to'plami to'planadi. Endi vazifa perseptronni loyihalash va o'qitish orqali unga ko'plab o'quv misollarida mavjud bo'lgan bilim va tajribani o'tkazishdir. Perseptronlarni loyihalash masalalari, ya'ni yashirin qatlamlar sonini, ulardagi neyronlar sonini va faollashtirish funktsiyalari turlarini tanlash, keyingi bobda ko'rib chiqiladi. 6, shuning uchun endi biz bu bilan shug'ullanmaymiz (5.1-rasm). Natijada perseptron Xq o'quv to'plamining istalgan vektorini Dq vektoriga to'g'ri keladigan (yoki deyarli mos keladigan) Yq vektoriga joylashtirishni o'rganishi kerak. Bundan tashqari, yangi XQ + 1 kirish vektori bilan tavsiflangan yangi bemor paydo bo'lganda, perseptron unga yangi vektorni hisoblashi kerak. Guruch. 5.1. elektr sxemasi neyron tarmoq tizimlari tibbiy diagnostika 5.2. inson kasalliklari Y Q+1 shifokor yordamisiz perseptron tomonidan qo'yilgan to'g'ri tashxisni o'z ichiga oladi. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, perseptron unga o'tkazilgan tajribani mavzu sohasining yangi, ilgari ko'rilmagan misollariga umumlashtira olishi, yangi, ko'rinmagan bemorlarda kasalliklarni tashxislashi kerak. Neyron tarmog'ining matematik modelining muvofiqligi va ko'rib chiqilayotgan mavzu sohasi aniqlangandan so'ng, ya'ni perseptron bemorlarga, shu jumladan o'quv majmuasida bo'lmagan yangi bemorlarga to'g'ri tashxis qo'yishiga ishonch paydo bo'ladi. neyron tarmog'ining matematik modeli bo'yicha tajribalar o'tkazish orqali mavzu maydoni. Masalan, perseptron yordamida bemorga tashxis qo'ygandan so'ng, siz uning kirish parametrlarini o'zgartirishga harakat qilishingiz mumkin. Shunday qilib, bemorning yoshini 5 yoki 10 yilga oshirish va uni perseptronning kirish parametri sifatida kiritish orqali kelajakda uning kasalliklari qanday rivojlanishini taxmin qilish mumkin. Ba'zi kirish parametrlarini o'zgartirish orqali bemorning bashoratli tashxisini yaxshilashga harakat qilishingiz mumkin, masalan, bemorning turmush tarzi o'zgarishini taqlid qilish: Bunday tadqiqotning qiziqarli misollaridan biri Perm olimlari tomonidan olib borilgan [69, 108, 109]. Neyron tarmog'ining matematik modeli tibbiyotda ma'lum bo'lgan spirtli ichimliklarni iste'mol qilishning yurak-qon tomir tizimi kasalliklariga moyilligiga ta'sirini miqdoriy jihatdan tekshirishga imkon berdi. Ma'lum bo'lishicha, bu ta'sir bemorning bo'yi, massa indeksi, yoshi, jinsi, chekish, sport va boshqalar kabi parametrlariga bog'liq va har bir holatda u nafaqat salbiy, balki ijobiy natija bilan ham namoyon bo'lishi mumkin. Xuddi shu narsa hipokolesterolli dietaga rioya qilish, qahva ichish, jismoniy tarbiya, vazn yo'qotish, aqliy va jismoniy stress va boshqalar sog'liq holati bilan aniqlandi. Shuni ta'kidlash kerakki, [108, 109] neyron tarmog'i diagnostika va prognostika tizimi yordamida topilgan naqshlar zamonaviy tibbiyotda istisnosiz barcha kardiologik bemorlarga bir xil tavsiyalar berish bo'yicha amaldagi amaliyotga mos kelmaydi: gipoxolesteringa rioya qiling. parhez, "yomon odatlardan voz kechish", qahva, spirtli ichimliklarni iste'mol qilishni cheklash, vazn yo'qotish, aqliy va jismoniy stressni cheklash va hokazo. Kompyuter tajribalari ushbu tibbiy amaliyotni qayta ko'rib chiqish kerakligini ko'rsatdi.2). Ushbu tavsiyalar haqiqatan ham foydali, ammo hamma uchun emas, balki bemorlarning ko'pchiligi uchun. Neyron tarmoqlarini modellashtirish natijalari shuni ko'rsatdiki, ba'zi bemorlar uchun bu tavsiyalar, ularning soni 3 dan 15% gacha, nafaqat foydali, balki zararli ham bo'lishi mumkin. Bunday odamlarni neyron tarmoq diagnostika va prognostika tizimlari [108, 109] yordamida aniqlash mumkin, ular bemorning yuzlab parametrlarini tahlil qilishga qodir. Shunday qilib, biz katta uslubiy ahamiyatga ega bo'lgan haqiqatni aytishimiz mumkin: haqiqiy tibbiy tajribaga asoslangan neyron tarmoq tizimi (an'anaviy akademik tibbiy bilimlarni jalb qilmasdan) tibbiyot faniga noma'lum bo'lgan naqshlarni aniqlay oldi. Bemorlarning turmush tarzi va davolanishini optimallashtirish uchun ushbu yangi naqshlar tibbiy amaliyotda hisobga olinishi mumkin. Siz Perm olimlarining rivojlanishiga murojaat qilishingiz mumkin - aqlli diagnostika va prognostika tizimi, salomatlik holatini tekshirish va yurak-qon tomir tizimining aniqlangan kasalliklarini rivojlanishi uchun prognozlar qilish, so'ngra turmush tarzi va yashash sharoitlarini o'zgartirish orqali ushbu prognozlarni yaxshilashga harakat qilishingiz mumkin. Rossiya Fanlar akademiyasi ilmiy kengashining Perm filialining sun'iy intellekt metodologiyasi bo'yicha veb-saytining "Loyihalar" bo'limi www.PermAI.ru. Xulosa qilib aytganda, sun'iy neyron tarmoq shifokori inson shifokoridan oshib ketishini kutishimiz mumkin bo'lgan sabablarni yana bir bor ko'rsatamiz. Birinchidan, sun'iy shifokor ishining sifati har doim barqaror va uning kayfiyati va sog'lig'iga bog'liq emas. Ikkinchidan, eng muhimi, neyron tarmoq zamonaviy fanga noma'lum bo'lgan bilimlarni ajratib olish va qo'llash imkoniyatiga ega. Shifokor faqat tibbiyot akademiyalarida o'qitiladigan va tibbiy adabiyotlarda 2 ) Neyron tarmog'i ma'lumotlarini qazib olish usuli bilan olingan ushbu ilmiy natija, garchi u an'anaviy tibbiyot tushunchalariga zid bo'lsa ham, ilmiy hamjamiyat tomonidan tan olingan, bu tibbiy profildagi nufuzli ilmiy jurnallardagi nashrlar bilan tasdiqlangan [108] , 109]. mavjud bo'lgan bilimlarga ega. Neyron tarmoq esa nazariydan ko'ra boyroq bo'lgan haqiqiy amaliy materialdan bilim oladi. Shu sababli, ma'lumotlarni qidirish usullaridan foydalanish tufayli kelajakda zamonaviy tibbiyotning nomukammalliklari katta darajada bartaraf etilishini kutishga asos bor. Tibbiyotda neyron tarmoq texnologiyalaridan foydalanish yangi tibbiy bilimlarni olish muammosiga boshqacha yondashish imkonini beradi, deb kutishga asos bor. Yaqin kelajakda neyron tarmoqlar va neyrokompyuterlar tamoyillari asosida qurilgan diagnostika va prognostika tizimlari tibbiyot fanida (nafaqat unda) yangi ilmiy bilimlarni olishning samarali vositasiga aylanishini kutishga asos bor. Download 1.04 Mb. Do'stlaringiz bilan baham: 
|