Hatolik funksiyalari - Jizzax filiali amaliy matematika fakulteti «kompyuter ilmlari va dasturlashtirish»

|
Jizzax filiali amaliy matematika fakulteti «kompyuter ilmlari va dasturlashtirish»
|
bet | 4/5 | Sana | 20.05.2024 | Hajmi | 0,73 Mb. | | #245849 |
Bog'liq suniy mustaqil ish.docxHatolik funksiyalari
Sun’iy neyron – biologik neyronning ba’zi funksiyalarini bajaruvchi SNT elementi bo‘lib, uning asosiy vazifasi kirish signallariga bog‘liq holda chiqish signalini shakllantirishdan iborat. Eng keng tarqalgan konfiguratsiyalarda kirish signallari moslashuvchi summatorlar orqali silliqlanadi, keyin summatorning chiqish signali nochiziqli o‘zgartirgichga (faollashtirish funksiyasiga) kiradi va u yerda ham o‘zgartirilib chiqishga uzatiladi.
Faollashtirish funksiyasi – sun’iy neyronning chiqish signalini (OUT) hisoblovchi nochiziqli funksiya bo‘lib, bu o‘rinda asosan quyidagi funksiyalar ishlatiladi:
Neyroinformatika – biologik neyron to‘rlar ishlash tamoyili asosida hisoblash tizimlarini tadqiq qiladigan fan yo‘nalishi bo‘lib, oldingi avlod hisoblash qurilmalaridan bunday tizimlarning asosiy farqi:
hisoblashda yuqori parallellik;
mavjud berilganlarni umumlashtirish qobiliyati;
dasturlash o‘rnini o‘rganish bilan almashtirish;
shovqinga nisbatan yuqori turg‘unlik.
Me’yoridan ortiq o‘rganish (haddan tashqari yaqin moslash) – neyron to‘rinining konkret o‘rganish namunalarga haddan tashqari aniqlikdagi moslashuvi muammosi bo‘lib, uning natijasida to‘r umumlashtirish qobiliyatini yo‘qotadi. Me’yoridan ortiq o‘rganish juda uzoq vaqt o‘rganishda, o‘rgatuvchi namunalar soni yetarlicha bo‘lmaganda yoki neyron to‘ri juda ham murakkab tuzilishga ega bo‘lganida yuzaga keladi.
Barcha SNT umumiy xossalaridan biri signallar bilan parallel ravishda ishlash xossasi bo‘lib, uni amalga oshirish uchun neyronlar to‘plamini qatlamlarga ajratish va ma’lum bir usulda turli qatlamlarini, ayrim hollarda bitta qatlamdagi neyronlarni o‘zaro bog‘lash zarur bo‘ladi.
U yoki bu turdagi masalalarni yechish uchun sun’iy neyron to‘rining zarur va yetarli xossalarini asoslash neyrokompyuter texnikasini ishlab chiqarishdagi muhim bosqichlaridan biri hisoblanadi.
Fundamental nazariy ishlanmalar yo‘qligi yechilayotgan masalaga qat’iy bog‘langan neyron to‘rini sintez qilish imkonini bermaydi. Aksariyat holatlarda fiksirlangan tuzilmaga (konfiguratsiyaga) ega bo‘lgan neyron to‘ri parametrlari konkret masala yechimiga mos sozlanadi va optimal variant intuitiv tanlanma asosida olinadi. Neyronlarning minimal soni va ular o‘rtasidagi bog‘lanishlarni izlash qo‘yilgan masalani yechish uchun yetarli bo‘lib, minimal konfiguratsiyali neyron to‘rini qurish jarayonini aniqlab beradi. Bu jarayon, agar qandaydir maxsus ko‘rsatmalar bo‘lmaganda, mumkin bo‘lgan yechimlar to‘plamidan ularning eng soddasini afzal bilish kerakligi asoslangan Okkam keskichi g‘oyasiga zid kelmaydi.
Turli toifadagi alomatlar fazosida neyron to‘rini amalga oshirishning qiyinchiligi, birinchi navbatda kuchsiz shkalalarda o‘lchanadigan kirish parametrlarining vaznlarini tanlash bilan bog‘liqdir.
Xulosa
Ayni davrda sun’iy neyron tarmoqlar va ularni rivojlanish masalalari doimo
ko‘p o‘rganilayotgan va tanqidlarga uchrayotgan dolzarb masalalardan sanaladi.
Biroq u oziga xos tezlik va maromda rivojlanib bormoqda. Ayrim insonlarning
fikriga qaraganda ancha tez, soha vakillarini fikriga ko‘ra sekin rivojlanmoqda.
Shunga qaramay, neyron tarmoqlar allaqachon boshqaruv tizimlarida, namunalarni
(obrazlarni) aniqlashda, uy ro‘zg‘ori ishlarida muvaffaqiyatli qo‘llanilmoqda.
Sog‘liqni saqlash tizimida bashorat qilish va diagnostika, ya’ni an’anaviy hisobkitoblar juda qiyin bo‘lgan joylarda juda muvaffaqiyatli amalga oshmoqda. Afsuski,
bunday muammolar uchun optimal echimlar hali yetarlicha topilmagan. Turli xil
yondashuvlarni (shu jumladan neyron tarmoqlaridan foydalanmasdan) qiyosiy
o‘rganish aniq xulosalarga olib kelmayapti. Ko‘rinib turibdiki, bunday vaziyatda
barcha mavjud yondashuvlarning imkoniyatlari, zaruriy shartlari va ko‘lamini
tushunish va intellektual tizimlarni yanada rivojlantirish uchun ularning afzalliklarini
maksimal darajada oshirish kerak. Bunday harakatlar sun’iy neyron tarmoqlarni
boshqa texnologiyalar bilan birlashtirgan mutlaqo yangi algoritmlarni yaratishni talab
qiladi.
|
| |