Loyqa neyron tarmoqlar bu inson miyasi

Loyqa neyron tarmoqlar - bu inson miyasi qanday ishlashini taxmin qilishga harakat qiladigan dasturiy tizimlar . Ular buni kompyuter fanlari texnologiyasidagi ikkita asosiy tadqiqot yo'nalishidan - loyqa mantiqiy dasturiy ta'minotni ishlab chiqish va neyron tarmoqlarni qayta ishlash arxitekturasidan foydalanish orqali amalga oshiradilar. Loyqa mantiqiy dasturiy ta'minot oddiy "ha" yoki "yo'q" tanlovidan tashqarida bo'lgan kompyuter dasturiy ta'minot dasturlari qaror qabul qilish tuzilmasidagi haqiqiy kulrang maydonlarni hisobga olishga harakat qiladi . Sun'iy neyron tarmog'idizayn neyronlarning inson miyasida o'zaro ta'sirining funksionalligi va murakkabligini taqlid qiluvchi dasturiy ta'minot tugunlarini yaratadi. Birgalikda loyqa mantiq va neyron tarmoq dizayni tadqiqotchilar iqlim o'zgarishi kabi murakkab muammolar bo'yicha tajriba o'tkazish yoki sun'iy intellekt robototexnikasini ishlab chiqish uchun foydalanadigan neyro-loyqa tizimni yaratadi
2011 yildagi o'rtacha mikrokompyuter soniyada milliardlab ko'rsatmalarning ajoyib tezligida hisob-kitoblarni amalga oshiradi. Bu kompyuter rivojlanishining dastlabki kunlaridan boshlab qayta ishlash tezligining eksponentsial o'sishini anglatadi, garchi bunday o'sish hatto oddiy biologik organizmlar kabi murakkab usullarda fikr yuritish qobiliyatini ko'rsatmagan. Bu qisman kompyuterni qayta ishlashda hali ham duch keladigan asosiy cheklovlar bilan bog'liq va loyqa neyron tarmoqlar bu cheklovlarni bartaraf etishga urinishdir.
Hisob-kitoblarga ko'ra, o'rtacha odam miyasi mikroprotsessorlar qanday ishlashiga o'xshash nerv tuzilishi yordamida har soniyada 100 000 000 000 000 ko'rsatmalarni bajaradi. Aksincha, 1999 yildagi o'rtacha kompyuter tizimi bundan 24 000 marta sekinroq edi va 1981 yildagi dastlabki model hisob-kitoblarni bajarishda inson miyasidan 3 500 000 marta sekinroq edi. O'rtacha inson miyasining tezligini taxmin qilish uchun 2011 yilda bozorda mavjud bo'lgan 2,1 gigagertsli protsessorlar bilan murakkab tarmoqqa ulangan 8000 ta shaxsiy kompyuter kerak bo'ladi. Inson miyasi kabi tez hisob-kitoblarni amalga oshirishga qodir superkompyuter, bir-biriga qarama-qarshi bo'lgan real dunyo ma'lumotlarini tahlil qilish uchun bir xil fikrlash kuchiga teng bo'lmaydi, bu erda loyqa neyron tarmoqlari o'ynaydi.
Loyqa neyron tarmoqlarni boshqa kompyuterlarni qayta ishlash turlaridan o'ziga xos qiladigan asosiy elementlar aniq xulosalar chiqarish uchun etarli ma'lumotlar bo'lmagan holda naqshni aniqlash qobiliyati va atrof-muhitga moslashish qobiliyatidir. Noaniq neyron tarmoqlar qayta ishlash uchun yangi ma'lumotlar to'plamiga duch kelganda o'zgartirish va o'sish uchun mo'ljallangan neyron algoritmlardan foydalanadi. Ular buni muammolarga ikki xil nuqtai nazardan yondashish va natijalarni muammolarni mazmunli hal qilishda birlashtirish orqali amalga oshiradilar.
Fuzzy dasturiy ta'minot inson nuqtai nazaridan aniq bo'lgan ma'lumotlarda qarama-qarshiliklar yuzaga kelganda haqiqat darajasini baholashga imkon beruvchi dasturlash qoidalariga asoslanadi. Bir guruh odamlarda kim "bo'yli" va kim "past" ekanligini aniqlash, masalan, an'anaviy kompyuter ishlovidan foydalangan holda, ikkala guruh bir-biridan ajratilgan va oraliq diapazon bo'lmagan aniq chiziq hosil qiladi. Balandligi 6 fut (1,83 metr) bo'lgan kishi o'rtacha bo'ydan past bo'lsa, qisqa, bo'yi 6 fut va 1 dyuym (1,85 metr) bo'lgan kishi uzun bo'yli deb tasniflanadi. Loyqa ishlov berish bilan, baland va qisqa deb hisoblanganlar oralig'i doimiy ravishda o'zgarib turadi, chunki guruh o'zgardi va qarorlar yanada oqilona gradient bo'ylab qabul qilinadi.
Neyron tarmoqlar, aksincha, ishlash uchun oldindan belgilangan qoidalarga ega emas va kuzatish asosida o'zlarining barcha xulosalarini chiqaradilar. Oldindan belgilangan qoidalarsiz ishlash noaniq dasturlash yoki an'anaviy dasturlash qoidalari to'plamida oldingi taxminlar qilingan bo'lsa, boshqa tarzda ko'rinmaydigan ma'lumotlar haqida noyob tushunchalarni yaratishi mumkin. Loyqa dasturiy ta'minot va neyron tarmoq ma'lumotlarini qayta ishlash natijalari loyqa neyron tizimlarda biologik organizmlarning o'z muhitida qanday o'rganishi va moslashishini taxminiy tarzda birlashtiriladi. Tizim to'plangan ma'lumotlarga moslashar ekan, kelajakdagi muammolarni hal qilishda samaraliroq bo'lishi uchun ushbu ma'lumotlarni qayta ishlash usulini o'zgartiradi.
Neyronni qayta ishlash , kompyuterda yoki biologik miyada neyron dasturlashdan bo'lsin, kuzatish natijalari asosida ma'lum ma'lumotlar nuqtalariga qo'shimcha og'irlik beriladigan usuldir. Loyqa neyron tarmoqlarning loyqa elementi an'anaviy kompyuter protsessorlari bilan o'tmishda mumkin bo'lganidan ko'ra real sharoitlarni aniqroq modellashtirishga xizmat qiladi, ammo bu nozik modellashtirish darajasi ko'pincha an'anaviy kompyuterni boshqarish sifatida loyqa mantiqdan foydalanilganda unumdorlikni sezilarli darajada oshirishga olib kelmasligi mumkin. nazorat qiladi. Loyqa neyron tarmoqlarning yakuniy afzalligi shundaki, ular ibtidoiy mustaqil fikrlash va qaror qabul qilish darajasini rivojlantirish potentsialiga ega bo'lib, ular atrofdagi muhit o'zgarganda moslashadi.