Matematika-informatika fakulteti amaliy matematika va informatika kafedrasi amaliy matematika yo

9.3.BIR QATLAMLI SUNIY NEYRON TO'RLARI

• 
  Neyron tarmoqlarning dastlabki muvaffaqiyatlari birja bozorini bashorat qilish va 1995-yilda (asosan) oʻzini oʻzi boshqaradigan avtomobilni oʻz ichiga oladi.[30]
  
• 
  Geoffrey Xinton va boshqalar. (2006) har bir qatlamni modellashtirish uchun cheklangan BoltzmSNT mashinasi. 2012-yilda Ng va Din faqat yorliqsiz tasvirlarni tomosha qilish orqali mushuklar kabi yuqori darajadagi tushunchalarni tan olishni oʻrgangan tarmoq yaratdilar Nazoratsiz oldindan oʻqitish va GPU va taqsimlangan hisoblash quvvatining ortishi kattaroq tarmoqlardan foydalanishga imkon berdi, xususan, tasvir va vizual aniqlash muammolarida " chuqur oʻrganish " nomi bilan mashhur boʻldi.
  

• 
  Neyron va miyelinli akson, dendritlardagi kirishlardan akson terminallaridagi chiqishlarga signal oqimi bilan.
  
• 
  SNT anʼanaviy algoritmlar unchalik muvaffaqiyatli boʻlmagan vazifalarni bajarish uchun inson miyasining arxitekturasidan foydalanishga urinish sifatida boshlandi. Neyronlar bir-biri bilan turli naqshlarda bogʻlangan, bu baʼzi neyronlarning chiqishi boshqalarning kirishiga aylanishiga imkon beradi. Tarmoq yoʻnaltirilgan, vaznli grafik hosil qiladi.
  
• 
  Sunʼiy neyron tarmogʻi simulyatsiya qilingan neyronlar toʻplamidan iborat.Har bir neyron boshqa tugunlarga biologik mos keladigan bogʻlanishlar orqali bogʻlangan tugundir.Har bir boʻgʻiNTing vazni bor, bu bir tuguNTing boshqasiga taʼsir kuchini belgilaydi.
  

x-bob. genetik algoritmlar.
10.1. Genetik algoritmlar

• 
  Keling, uzoqdan boshlaylik. Muayyan muammolarni hal qilish kerak. Bizning maqsadimiz o'zgarishi mumkin bo'lgan harakatlarni topishdir Berilgan(muammolarning dastlabki shartlari) ichida Javob(maqsadli holat).
  
• 
  Vaziyat oddiy bo'lsa va bunday muammoning yechimini mana shu matanlaringiz yordamida sharoitdan aniq hisoblash mumkin bo'lsa, yaxshi, bu erda bizning hiyla-nayranglarimiz bo'lmasa ham, hamma narsa yaxshi, biz sikildik, hammamiz tarqaldik. Masalan, kvadrat tenglamani yechishda javob (x1, x2 qiymatlari) biz hammamiz maktabda o'rgangan formulani qo'llash orqali boshlang'ich shartdan (a, b, c koeffitsientlari) olinadi. Va darslikda kerakli formula bo'lmasa, yanada qayg'uli holatda nima qilish kerak? Muammolardan birini hal qilish uchun aqliy hujumni sinab ko'rishingiz mumkin. Analitik tarzda. Raqamli usullar. Funktsiyalarni umidsiz sanab o'tish kuchi bilan. Bir muncha vaqt o'tgach, siz "o'z-o'zidan hal bo'lsa" orzusidagi talabani eshitasiz.
  

• 
  . Atrof-muhitga ko'proq moslashgan (muammoni hal qilishga yaqinlashgan) alfa erkakka aylanadi, omon qoladi va kuchli avlod beradi. Butun umrini onlayn o'yinlar o'ynab o'tkazgan va muammoni hal qilishda muvaffaqiyat qozonishni bilmagan yutqazgan odamning nasl berish imkoniyati juda kichik. Genofond bu pimply o'rtoqlarning hissasidan tozalanadi va butun dasturlar jamiyati hal qilingan muammo uchun yorqin kelajak sari harakat qiladi. Xo'sh, umumiy ma'noda allaqachon tushunarli, endi siz nuances bilan shug'ullanishingiz kerak: birinchi navbatda, juftlik dasturlarini qanday tasavvur qilasiz? ikkinchidan, dasturlarning birinchi avlodini qayerdan olamiz? uchinchidan, biz jismoniy shaxslarning jismoniy tayyorgarligini qanday asosda aniqlaymiz va bu o'tishga qanday ta'sir qiladi? to'rtinchidan, algoritmni tugatish shartlari, bu orgiyani qachon to'xtatish kerakligi haqida qaror qabul qilish kerak