Dunyoning ehtimoliy modeli neyron tarmoq texnologiyalarining asosidir. Shunga o'xshash model matematik statistikaning asosidir. Neyron tarmoqlar xuddi matematik statistika usullaridan foydalanuvchi tajribachilar o'zlariga savol berishayotgan paytda paydo bo'ldi: "Nima uchun biz tasodifiy kirish signallarining taqsimlash funktsiyalarini aniq analitik iboralar shaklida tasvirlashimiz kerak? (Normal tarqatish, Poisson taqsimoti va boshqalar). Agar bu to'g'ri bo'lsa va buning biron bir sababi bo'lsa, unda tasodifiy signallarga ishlov berish juda oson bo'ladi. "
Neyron tarmoqlari bo'yicha mutaxassislar: "Biz kirish signallarining tarqatish funktsiyasi haqida hech narsa bilmaymiz, biz hal qilinishi kerak bo'lgan vazifalar sinfini qisqartirsak ham, kirish signallarini tarqatish funktsiyasini rasmiy tavsiflash zarurligini rad etamiz. Biz kirish signallarining taqsimlash funktsiyalarini murakkab, noma'lum deb hisoblaymiz va bunday sharoitlarda aniq muammolarni hal qilamiz a priori noaniqlik (ya'ni to'liq bo'lmagan tavsif; mumkin bo'lgan natijalar haqida ma'lumot yo'q) » Shu sababli 1960-yillarning boshlarida neyron tarmoqlar naqshni aniqlash muammolarini hal qilishda samarali ishlatilgan. Bundan tashqari, naqshni aniqlash muammosi $ K $ qiymatlarini oladigan ko'p o'lchovli tasodifiy funktsiyani yaqinlashtirish muammosi sifatida izohlandi, bu erda $ K $ - rasm sinflarining soni.
Reja:
1 Suniy Neyron tarmoqlari
2. Neyron tarmoqlari: turlari, ishlash printsipi
3. Suniy Neyron tarmoqlari
qo'llash sohalari
Do'stlaringiz bilan baham: |
