Telekommunikaciya texnologiyalari va kasbiy talim” fakulteti

3. Neyron tarmoqlarini qo'llash.
Neyron - bu axborotni qabul qiladigan, u bo'yicha oddiy hisob-kitoblarni amalga oshiradigan va uni uzatuvchi hisoblash birligi. Ular uchta asosiy turga bo'linadi: kirish (ko'k), yashirin (qizil) va chiqish (yashil). Shuningdek, biz keyingi maqolada muhokama qiladigan neyron va kontekst neyronlari mavjud. Agar asab tarmog'i ko'p sonli neyronlardan iborat bo'lsa, qatlam atamasi kiritiladi. Shunga ko'ra, ma'lumotni qabul qiladigan kirish qatlami, uni qayta ishlaydigan n yashirin qatlamlar (odatda 3 dan ko'p bo'lmagan) va natijani chiqaradigan chiqish qatlami mavjud. Neyronlarning har biri ikkita asosiy parametrga ega: kirish ma'lumotlari va chiqish ma'lumotlari. Kirish neyroni holatida: kirish \u003d chiqish. Qolganlarida, avvalgi qavatdagi barcha neyronlarning umumiy ma'lumotlari kirish maydoniga kiradi, undan so'ng u aktivizatsiya funktsiyasi yordamida normallashtiriladi (hozircha uni faqat f (x) bilan ifodalang) va chiqish maydoniga tushadi.
Ushbu misolda neyron tarmoqning bir qismi tasvirlangan, u erda men harflar kirish neyronlarini, H harfi yashirin neyronni va w harfi og'irliklarni bildiradi. Formuladan ko'rinib turibdiki, kirish ma'lumotlari barcha kiritilgan ma'lumotlarning yig'indisi bo'lib, ular tegishli og'irliklarga ko'paytiriladi. Keyin 1 va 0 kirishni beramiz w1 \u003d 0.4 va w2 \u003d 0.7 H1 neyronning kirish ma'lumotlari quyidagicha bo'ladi: 1 * 0.4 + 0 * 0.7 \u003d 0.4. Endi bizda kirish mavjud bo'lib, biz kirishni faollashtirish funktsiyasiga ulab, natijani olishimiz mumkin (bu haqda keyinroq). Endi biz chiqdik, biz uni uzatamiz. Shunday qilib, biz neyron chiqqunga qadar barcha qatlamlar uchun takrorlaymiz. Birinchi marta bunday tarmoqni ishga tushirganimizdan so'ng, javob to'g'ri emasligini ko'ramiz, chunki tarmoq o'qimagan.

Neyron tarmoqlari inson miyasiga o'xshash analitik hisob-kitoblarni talab qiladigan murakkab muammolarni hal qilish uchun ishlatiladi. Neyron tarmoqlari uchun eng keng tarqalgan foydalanish:
Tasnifi - parametrlar bo'yicha ma'lumotlarni taqsimlash. Masalan, kirish joyida odamlar to'plami beriladi va siz ulardan qaysi biriga kredit berishni, kimga berilmasligini hal qilishingiz kerak. Ushbu ishni yoshi, to'lov qobiliyati, kredit tarixi va h.k. kabi ma'lumotlarni tahlil qiladigan neyron tarmog'i amalga oshirishi mumkin.
Bashorat - keyingi bosqichni bashorat qilish qobiliyati. Masalan, qimmatli qog'ozlar bozoridagi vaziyatga asoslanib aksiyaning ko'tarilishi yoki tushishi.
E'tirof etish - hozirgi vaqtda neyron tarmoqlardan eng keng foydalanish. Google-da fotosurat qidirayotganingizda yoki telefon kameralarida yuzingiz holatini aniqlab, uni ajralib turadigan va boshqa ko'p narsalarda foydalaniladi.