# நரம்பியல் வலைப்பிணையம்

## அண்மைய மேம்பாடுகள்

தொடக்கத்தில் ஆராய்ச்சி பெரும்பாலும் நரம்பணுக்களின் மின் பண்புகளில் அக்கறை கொண்டிருந்தாலும், அண்மைய ஆண்டுகளில் தேடலின் ஒரு முதன்மைப் பகுதியான டோபமைன் அசெட்டைல்கோலின், செரோட்டோனின் போன்ற நரம்பியல் பண்புகளின் நடத்தையையும் கற்றலையும் பற்றிய ஆய்வாக மரியுள்ளது.  
பிசிஎம் கோட்பாடு போன்ற உயிர் இயற்பியல் படிமங்கள் நரம்பிணைப்புகளின் நெகிழ்திறனுக்கான வழிமுறைகளைப் புரிந்துகொள்வதில் முதன்மையானவை. மேலும், இவை கணினி அறிவியல், நரம்பியல் அறிவியல் ஆகிய இரண்டிலும் பயன்பாடுகளைக் கொண்டுள்ளன. தரவுகளைச் செயலாக்குவதற்கான வழிமுறைகளாக ஆர அடிப்படையிலான பிணையங்கள், நரம்பியல் பின்னேகும் பரவலுக்கான சில அண்மைய உயிரியல் சான்றுகளுடன் மூளையில் பயன்படுத்தப்படும் கணிப்பு வழிமுறைகளைப் புரிந்துகொள்வதில் ஆராய்ச்சி நடந்து வருகிறது.  
சிஎம்ஓஎசுவில் உயிர் இயற்பியல் உருவகப்படுத்துதல், நரம்பியல் வடிவக் கணிப்பு ஆகிய இரண்டிற்குமான கணிப்புக் கருவிகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. மிக அண்மைய முயற்சிகள் உயர்பேரளவு முதன்மை உறுப்புகளின் பகுப்பாய்வையும் இணைதொடுப்பையும் உருவாக்கும் மீநுண் கருவிகளை வடிவமைக்கும் உறுதிப்பாட்டைக் காட்டுகின்றன. இந்த முயற்சிகள் வெற்றிகரமாக இருந்தால் இலக்கக் கணினிக்கு அப்பாற்பட்டதொரு நரம்பியல் கணினியின் புத்தூழியை ஏற்படுத்த முடியும். ஏனெனில் இது நிரலாக்கத்தை விட கற்றலைப் பொறுத்தது. மேலும், முதல் உடனடி நிகழ்வுகள் உண்மையில் CMOS இலக்கக் கருவிகளுடன் இருந்தாலும், இது இலக்கநிலையை விட அடிப்படையில் ஒப்புமைநிலையைக் கொண்<nowiki/>டுள்ளது.  
2009 முதல் 2012 ஆண்டுகளுக்கு இடையில் , சுவிசு AI ஆய்வக ஐடிஎஸ்ஐஏவில் உள்ள ஜூர்கன் ஷ்மிடுபரின் ஆராய்ச்சிக் குழுவில் உருவாக்கப்பட்ட தொடர்நிகழ் நரம்பியல் பிணையங்களும் ஆழமான முன்னூட்ட நரம்பியல் பிணையங்களும் வடிவ உணர்தல், எந்திர கற்றல் போன்றவற்றில் எட்டு பன்னாட்டுப் போட்டிகளை வென்றுள்ளன. எடுத்துக்காட்டாக , பல பருமான நீண்ட குறுங்கால நினைவகம் (எல்எஸ்டிஎம்) 2009 ஆம் ஆண்டு ஆவணப் பகுப்பாய்வு, கையெழுத்துணர்தல் குறித்த பன்னாட்டு மாநாட்டில் (ஐசிடிஏஆர்), கற்றுக்கொள்ள வேண்டிய மூன்று வெவ்வேறு மொழிகளைப் பற்றி எந்த முன் அறிவும் இல்லாமல், இணைக்கப்பட்ட கையெழுத்து உணர்தலில் மூன்று போட்டிகளை வென்றது.  
பின்னேகும் பரவலாக்க நிரலின் மாறுபாடுகள், டொரான்ட்டோ பல்கலைக்கழகத்தில் யியோப் கின்ட்டன் குழுவினர்களின் மேற்பார்வை செய்யப்படாத முறைகள், குனிகிகோ புகுழ்சிமாவின் 1980 புத்துணர்வி அல்லது புத்தறிதல் கருவி போன்ற ஆழமான நேரியல் அல்லாத நரம்பியல் கட்டமைப்புகள், முதன்மைப் பார்வைப் புறணிக்குள் டேவிட் எச். ஹூபெல் மற்றும் டோர்ஸ்டன் வீஸல் ஆகியோரால் இனங்காணப்பட்ட எளிய, சிக்கலான உயிர்க்கலங்களால் உருவாகிய காட்சிச் செந்தரக் கட்டமைப்புகள் ஆகியவற்றின் ஆழ்கற்றலைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம். .  
ஆர அடிப்படை சார்பு மற்றும் சிற்றலை வலைப்பிணையங்களும் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டுள்ளன. இவை சிறந்த தோராயமான பண்புகளை வழங்குவதாகக் நிறுவலாம். மேலும் நேரியல் அல்லாத அமைப்பமினங்காணல், வகைப்பாடு ஆகிய பயன்பாடுகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.  
ஆழமான கற்றல் முன்னூட்ட வலைப்பிணையங்கள் கன்வொல்யூஷனல் அடுக்குகளையும் பெருமத் திரட்டல் அடுக்குகளையும் மாறிமாறி அமைக்கின்றன. இதனால் பல தூய வகைப்பாட்டு அடுக்குகளால் உச்சத்தில் அமைகின்றன. இந்த அணுகுமுறையின் விரைவான வரைவியல் செயல்முறை அலகு(GPU) சார்ந்த செயலாக்கங்கள் IJCNN 2011 போக்குவரத்துக் குறி உணர்தல் போட்டி, ISBI 2012 மின்னன் நுண்ணோக்கி நிலையடுக்கு அறைகூவலின் நரம்பியல் கட்டமைப்புகளின் பிரிப்பு உள்ளிட்ட பல வடிவ உணர்தல் போட்டிகளை வென்றுள்ளன. இத்தகைய நரம்பியல் வலைப்பிணையங்கள் போக்குவரத்து குறி உணர்தல் (IJCNN 2012) அல்லது யான் இலெக்கனும் NYU இல் உள்ள இணை ஆய்வாளர்களும் உருவாக்கிய MNIST எனும் கையெழுத்து இலக்கங்கள் சிக்கல் போன்ற அளவுகோல்களில், மனிதப் போட்டி அல்லது மீமனிதச் செயல்திறனை அடைந்த முதல் செயற்கை வடிவ உணர்தல் அமைப்புளாகும்.  
ஒழுங்கற்ற அமைப்புகளின் புள்ளியியல் இயற்பியலிலிருந்து பெறப்பட்ட பகுப்பாய்வும் கணிப்பு நுட்பங்களும் இயந்திர கற்றல் உள்ளிட்ட பெரிய அளவிலான சிக்கல்களுக்கு நீட்டிக்கப்படலாம் , எ. கா. ஆழமான நரம்பியல் வலைப்பிணையங்களின் எடை வெளியை பகுப்பாய்வு செய்யலாம் .