Тип шаблона

2.3 Neyromatematika

Har doim savol tug'iladi: qaysi sinf vazifalari uchun yangi xususiyatlar bo'yicha qurilgan u yoki bu hisoblash qurilmasidan foydalanish eng samarali hisoblanadi. Neyrokompyuterlar bilan bog'liq holda, unga javob deyarli 50 yil davomida doimiy ravishda o'zgarib turadi.

Uzoq vaqt davomida neyrokompyuterlar haqiqiy eksperimental material bo'yicha o'quv jarayonini - naqshni aniqlashni muammolarni hal qilish algoritmiga kiritish zarurligi bilan bog'liq rasmiylashtirilmagan va yomon rasmiylashtirilgan vazifalarni hal qilishda samarali deb hisoblangan. Albatta, rasmiylashtirilmagan vazifalar neyrokompyuterlardan foydalanish uchun muhim dalildir. Ammo shuni esda tutish kerakki, bu ba'zi qiymatlar to'plami tomonidan berilgan funktsiyalarning yaqinlashuvining o'ziga xos formulasi. Shu bilan birga, asosiysi shundaki, yaqinlashtirish uchun eski statistik, xususan, regressiya emas, balki moslashuvchan chiziqli bo'lmagan neyron tarmoq modellari qo'llaniladi.
Bugungi kunda ushbu vazifalar sinfiga ba'zan eksperimental material bo'yicha o'qitishni talab qilmaydigan, lekin neyron tarmog'ining mantiqiy asosida yaxshi ifodalangan ikkinchi sinf vazifalari qo'shilgan - bu aniq tabiiy parallelizmga ega bo'lgan vazifalar: signalni qayta ishlash va tasvirni qayta ishlash. Kompyuter texnologiyalari tarixida har doim hozirgi rivojlanish darajasidagi kompyuterlar tomonidan hal qilib bo'lmaydigan vazifalar mavjud bo'lib, ular uchun neyron tarmog'ining mantiqiy asosiga o'tish neyron tarmog'ining o'lchamlari keskin o'sishi bilan xarakterlidir. yechim maydoni yoki vaqtni keskin qisqartirish zarurati. Neyromatematikaning uchta bo'limi mavjud: umumiy, amaliy va maxsus.
Raqamlarni qo'shish, ko'paytirish, bo'lish, ildizni olish, raqamlarni teskari aylantirish va boshqalar kabi oddiy ko'rinadigan vazifalar. ko'pgina mualliflar neyrokompyuterlar yordamida hal qilishga harakat qilishadi. Darhaqiqat, neyron tarmog'ida algoritmlarni jismoniy amalga oshirishga e'tibor qaratilayotganda, bu operatsiyalar ma'lum bo'lgan Boolean elementlariga qaraganda ancha samaraliroq bajarilishi mumkin. Neyron tarmoqlarda bu faollashtirish funktsiyalari, shuning uchun bugungi kunda chiziqli tenglamalar va tengsizliklar tizimlarini echish, matritsalarni invertatsiya qilish, neyrokompyuter texnologiyalari yordamida saralash haqida ko'p gapiriladi.