Խոր ուսուցում

մինի|249x249px|Արհեստական բանականության սխեման
**Խոր ուսուցում** (հայտնի է որպես խոր կառուցվածքային ուսուցում կամ հիերարխիկ ուսուցում), մեքենայական ուսուցման մաս, որը հիմնված է տվյալների ներկայացման ուսուցման վրա, ի տարբերություն խնդրային-հատուկ (task-specific) ալգորիթմների։ Ուսուցումը կարող է լինել *վերահսկվող (supervised)*, *կիսավերահսկվող (semi-supervised)*  և *առանց վերահսկման (unsupervised)*։ Խոր ուսուցման  շատ տարբերակներ հայտնի են եղել դեռ 1980-ական թվականներից, բայց արդյունքները չեն եղել տպավորիչ, մինչ 2000 թվականը` երբ արհեստական նեյրոնային ցանցերի և հաշվողական հզորություններում գրանցվեց առաջընթաց, որը թույլատրեց նեյրոնային ցանցում ստեղծել բարդ տեխնիկական կառուցվածք, որը ուներ բավականին արտադրողականություն, ինչը թույլ էր տալիս լուծել բավականին բարդ խնդիրներ։ Որոշ խնդիրների ժամանակ լուծման որակը համեմատելի է, իսկ որոշակի խնդիրների ժամանակ գործում է  *«սպիտակուց»* փորձագետների արդյունավետությունը։

## Սահմանում
Խոր ուսուցումը համարվում է մեքենայական ուսուցման ալգորիթմական ենթաբաժին, որը ՝
* օգտագործում է ոչ գծային բազմաշերտ համակարգը՝ փոփոխությունների հետ կապված առանձնահատկությունները ստանալու համար։ Ամեն հաջորդ շերտ ստանում է նախորդ շերտի տվյալները։ Խորը ուսուցումը կարող է համատեղել ալգորիթմների ուսուցումը  ուսուցչի հետ և առանց, բայց օրինակի վերլուծությունը պետք է կատարվի առանց ուսուցչի, իսկ դասակարգումը ուսուցչի հետ։
* այն ունի տվյալների առանձնահատկությունները ներկայացնելու և պարամետրերը որոշելու մի քանի շերտեր։ Միևնույն ժամանակ նիշերը դասավորված են հիերարխիկ կերպով ՝ ավելի բարձր մակարդակի նշանները առաջանում են ստորին մակարդակի նշաններից։
* այն ներկայացնում  է մեքենայական ուսուցման ուսումնասիրությունը ավելի լայն դաշտում։
* այն ձևավորվում է շերտերի մի քանի մակարդակների  ուսումնասիրության ընթացքում։ Շերտերը ձևավորում են հիերարխիկ հասկացություններ։

Ոչ գծային շերտերի կազմը կախված է լուծելի խնդիրներից։ Օգտագործվում են և՛ նեյրոնային ցանցի թաքնված շերտերը, և՛ բարդ տրամաբանական փոփոխությունների շերտերը։ Համակարգը կարող է ներառել թաքնված փոփոխականներ, ինչպիսիք են խոր ցանցի հանգույցները։

## Պատմություն
Չնայած նրան, որ «Խոր ուսուցում» տերմինը մեքենայական ուսուցման մեջ առաջացել է 1986 թվականին Ռինի Դիխտեռի աշխատանքից հետո, առաջին ընդհանուր աշխատանքային ալգորիթմը խոր բազմաշերտ ընկալումներով հրատարակվել է դեռ սովետական գիտնականների՝ Ալեքսեյ Իվախնենկոյի և Վալենտինա Լապի «Կիբերնետիկ կանխագուշկաող սարքեր» () գրքում։

Խոր ուսուցումը հայտնի է դարձել 2000-ական  թվականներից, երբ ամեն ինչ զարգացել էր՝ համակարգիչները դարձել էին բավականին հզոր, որպեսզի ուսումնասիրեն մեծ նեյրոնային ցանցերը, տվյալների հավաքածուները դարձել էին բավականին ընդարձակ և մեծ ցանցեր ուսումնասիրելը արդեն իմաստ ուներ, իսկ արհեստական նեյրոնային ցանցերի թեորեմում գրանցվել էր հերթական առաջընթացը։ Այս ժամանակ որոշ գիտնականներ ցույց տվեցին, որ կարող են արդյունավետ ուսումնասիրել բազմաշերտ նեյրոնային ցանցը։ Այն հնարավոր էր եթե սկզբում ուսումնասիրեն ամեն շերտը առանձին-առանձին  *Բոլցմանի մեքենայի* օգնությամբ, իսկ հետո ուսումնասիրեն *սխալի հակադարձ տարածման* մեթոդի միջոցով։

## Նեյրոնային ցանցեր
Մեքենայական ուսուցման մեջ նեյրոնային ցանցը (ՆՑ) կամ արհեստական նեյրոնային ցանցը (ԱՆՑ) ներկայացնում է հաշվարկային մոդել, ներշնչված կենսաբանական նեյրոնային ցանցերի կառուցվածքից և ֆունկցիաներից։ Այսպիսի համակարգերը սովորաբար սովորեցվում են կատարել առաջադրանքներ՝ վերլուծելով օրինակները, առանց խնդիրին հատուկ ծրագրավորման։ Օրինակ՝ պատկերների ճանաչման ժամանակ դրանք կարող են սովորել ճանաչել պատկերներում կատուների առկայությունը՝ վերլուծելով այն պատկերների օրինակները, որոնք ձեռքով նշվել են որպես «կատու» կամ «ոչ կատու», և օգտվելով վերլուծության արդյունքներից՝ կատուներ ճանաչելու համար այլ պատկերներում։ Դրանք առավել լայն կիրառություն են գտել այն ծրագրերում, որոնք դժվար է նկարագրել ավանդական համակարգչային ալգորիթմով՝ կանոնների վրա հիմնված ծրագրավորմամբ։

Արհեստական նեյրոնային ցանցերը հանդիսանում են խոր ուսուցման հիմքը և կառուցված են ուղեղի կառուցվածքի օրինակով։ Դրանք բաղկացած են միմյանց հետ կապված արհեստական նեյրոնների շերտերից, որոնցից յուրաքանչյուրը տվյալներից հանում է ավելի բարձր մակարդակի առանձնահատկություններ։ Սա նման է թիմային աշխատանքի՝ երբ յուրաքանչյուր շերտը հիմնվում է նախորդի վրա՝ ավելի լավ հասկանալու մուտքային տվյալները։ Նեյրոնային ցանցերի մոտեցման սկզբնական նպատակն էր լուծել խնդիրները նույն ձեւով, ինչպես դա կաներ մարդկային ուղեղը։ Ժամանակի ընթացքում ուշադրությունը փոխվեց դեպի համընկնումը կոնկրետ մտավոր ունակությունների հետ, ինչը բերեց շեղումների դեպի կենսաբանական գործընթացներից, ինչպիսիք են սխալի հետադարձ տարածումը՝ ինֆորմացիայի հակառակ ուղղությամբ փոխանցում ու ցանցի համապատասխան հարմարեցում այդ տեղեկատվությանը։

Նեյրոնային ցանցերը օգտագործվում են տարբեր խնդիրներում, այդ թվում՝ համակարգչային տեսողություն, խոսքի ճանաչում, մեքենայական թարգմանություն, սոցիալական ցանցերում ֆիլտրում, խաղատախտակային և վիդեոխաղեր, ինչպես նաև բժշկական ախտորոշում։

Խորը նեյրոնային ցանցը (DNN)՝ արհեստական նեյրոնային ցանցը, որը կազմված է մի քանի շերտերից մուտքային և ելքային շերտերի միջև։ Կան տարբեր տեսակի նեյրոնային ցանցեր, բայց դրանք միշտ կազմված են նույն բաղադրիչներից՝ նեյրոններ, սինապսներ, քաշեր, շեղումներ և ակտիվացման ֆունկցիաներ։ Այս բաղադրիչները միասին գործում են այնպես, որ նմանություն են ցուցաբերում մարդկային ուղեղի գործառույթներին և կարող են ուսուցվել ինչպես ցանկացած այլ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմ։

Օրինակ՝ DNN, որը ուսուցված է շների ցեղատեսակներ ճանաչել, մշակում է տրված պատկերը և հաշվարկում հավանականությունը, որ պատկերված շունը պատկանի որոշակի ցեղատեսակի։ Օգտատերը կարող է դիտել արդյունքները և ընտրել, թե ինչ հավանականություններ պետք է ցանցը ցուցադրի (վերականշված շեմից բարձր և այլն) և վերադարձնել առաջարկված պիտակ։ Յուրաքանչյուր մաթեմատիկական գործողությունը որպես sådan համարվում է շերտ, իսկ բարդ DNN-երն ունեն բազմաթիվ շերտեր, ուստի էլ կոչվում են «խորը» ցանցեր։

Խորը ճարտարապետությունները ներառում են բազմաթիվ տարբերակներ մի քանի հիմնական մոտեցումների։ Յուրաքանչյուր ճարտարապետություն հաջողություն է ունեցել որոշակի ոլորտներում։ Չի միշտ հնարավոր համեմատել մի շարք ճարտարապետությունների արդյունավետությունը, եթե դրանք չեն գնահատվել նույն տվյալների հավաքածուների վրա։

## Ծանոթագրություններ

Կատեգորիա:Արհեստական նեյրոնային ցանց
Կատեգորիա:Մեքենայական ուսուցում