Hozirda sun'iy intellekt va neyron tarmoqlari masalalari har qachongidan ham ommalashmoqda

2. Amaliy qism

2.1. Neyron tarmoqlarini qo'llash

Sun'iy neyron tarmoqlarini qo'llash sohasi har yili kengayib bormoqda, bugungi kunda ular quyidagi sohalarda qo'llaniladi:
Sun'iy aqlning bir turi bo'lgan mashinasozlik. Bu millionlab shunga o'xshash vazifalar misolida A.I.ni o'qitishga asoslangan. Hozirgi kunda mashinalarni o'rganish Google, Yandex, Bing, Baidu qidiruv tizimlari tomonidan faol ravishda amalga oshirilmoqda. Shunday qilib, har kuni Google-da o'tkazadigan millionlab qidiruvlarga asoslanib, ularning algoritmlari biz eng kerakli natijalarni ko'rsatishni o'rganamiz, shunda biz qidirayotgan narsamizni aniq topamiz.
Robototexnika sohasida neyron tarmoqlar robotlarning temir "miyalari" uchun ko'plab algoritmlarni ishlab chiqish uchun ishlatiladi.
Parallel hisoblash masalasini hal qilish uchun kompyuter tizimining me'morlari neyron tarmoqlardan foydalanadilar.
Neyron tarmoqlari yordamida matematiklar turli xil murakkab matematik masalalarni hal qilishlari mumkin.



2.1. Neyron tarmoqlarining turlari

Umuman olganda, turli xil vazifalar uchun neyron tarmoqlarining har xil turlari va turlari qo'llaniladi, ular orasida:

1. 
   konvolyutsion neyron tarmoqlari,
   
2. 
   takrorlanadigan neyron tarmoqlari,
   
3. 
   hopfildning asab tarmog'i.
   

a) Konvolyutsion tarmoqlar sun'iy neyron tarmoqlarining eng mashhur turlari qatoriga kiradi. Vizual naqshlarni (video va tasvirlarni), tavsiyalar tizimlarini va tillarni qayta ishlashni tanib olishda ular ushbu usulni samarali isbotladilar.
Konvolyutsion neyron tarmoqlari juda miqyosli va har qanday katta o'lchamdagi naqshlarni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin.
Ushbu tarmoqlarda uch o'lchovli neyronlardan foydalaniladi. Bir qatlam ichida neyronlarni faqat qabul qiluvchi qatlam deb ataladigan kichik maydon bog'laydi.
Qo'shni qatlamlardagi neyronlar fazoviy lokalizatsiya mexanizmi orqali bog'langan. Ushbu qatlamlarning ko'pchiligining ishi piksellar sonining ko'payishiga javob beradigan maxsus chiziqli bo'lmagan filtrlar bilan ta'minlanadi.
b) Takroriy neyron tarmoqlar bunday neyron tarmoqlari takrorlanuvchi deb ataladi, ularning neyronlari orasidagi bog'lanishlar indikativ tsiklni tashkil qiladi. Quyidagi xususiyatlarga ega:
Har bir ulanishning o'ziga xos og'irligi bor, u ham ustuvor ahamiyatga ega.
Tugunlar ikkita turga bo'linadi: qo'rg'oshinli tugunlar va yashirin tugunlar.
Qayta tiklanadigan asab tarmog'idagi ma'lumotlar nafaqat to'g'ri chiziq, qatlam-qavat, balki neyronlarning o'zi o'rtasida ham uzatiladi.
Qayta tiklanadigan neyron tarmog'ining muhim o'ziga xos xususiyati - bu mashina yaxshilangan ishlov berishni talab qiladigan ma'lumotlarning ayrim qismlarini o'rnatishi mumkin bo'lgan "diqqat doirasi" deb nomlanishi.

3. 
   Hopfield asab tarmog'I 1982 yilda amerikalik olim Jon Xopfild hozirda uning nomi bilan yuritiladigan yangi turdagi hisoblash tizimini tasvirlab berdi. Uning xarakterli xususiyatlari orasida:
   

Tarmoqdagi bloklar ularning holatini tavsiflash uchun faqat ikkita qiymatni olishi mumkin: 1 va -1. Har bir birlik birlik juftligi grafik tugunlarini ulash imkoniyati yoki imkonsizligini ko'rsatadi;
Sun'iy neyronlarni modellashtirish grafigidagi bitta tugunni yangilash asenkron yoki sinxron ravishda amalga oshiriladi. Birinchi holda, faqat bitta blok yangilanadi, uni tasodifiy tanlash mumkin. Ikkinchi holda, barcha bloklar bir vaqtning o'zida yangilanadi;
Tarmoq "energiya" deb nomlangan holat bilan tavsiflanadi. Tarmoq yangilanishlari har doim maksimal energiya qiymatlarida amalga oshiriladi;
Tarmoqni o'qitish qoidalari inson aqlining mexanizmlariga o'xshashdir. Eski ma'lumotlarni (mahalliy qoida) ishlatgan holda yoki eski namunalarga murojaat qilmasdan (qo'shimcha qoida) yangi ma'lumotlarni ulash mumkin.