Belgilanmagan misollarni guruhlash klasterlash

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 funksiyasi 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.
1958-yilda Perseptron modelini ishlab chiqadi. Shu model orqali o’zining Mark I kompyuterida obyektlarni taniy oladigan suniy intelekt yaratadi.
~Neyron to’rining Perceptron modeli
Perseptron modelining tarixiga murojaat qiladigan bo'lsak, u birinchi marta 1957 yilda Amerika Qo'shma Shtatlaridagi Kornell Aeronavtika Laboratoriyasida mashina yordamida tasvirni tanib olish uchun ishlab chiqilgan. Mashina birinchi marta sun'iy neyron tarmoqlarini yaratdi.Shu bilan birga, perseptron algoritmi sun'iy intellektning eng e'tiborga molik yangiligi bo'lishi kutilgan edi, u katta umidlar bilan o'ralgan edi, ammo texnik cheklovlar eshikdan chiqib ketadi, bu bir qatlamli perseptron modeli faqat sinflar uchun qo'llanilishi mumkin degan xulosaga keldi. ular chiziqli ravishda ajratilishi mumkin.
~Ko’p qatlamli neyron to’ri
Ko'p qatlamli neyron tarmoq sun'iy neyronlar yoki tugunlarning bir nechta qatlamini o'z ichiga oladi. Ular dizaynda juda katta farq qiladi. Shuni ta'kidlash kerakki, bir qatlamli neyron tarmoqlar AI evolyutsiyasining boshida foydali bo'lgan bo'lsa-da, bugungi kunda ishlatiladigan tarmoqlarning aksariyati ko'p qatlamli modelga ega.