Оқулық Қазақстан Республикасы Білім және ғылым министрлігі бекіткен Алматы, 2011
жүктеу/скачать 2,02 Mb. Pdf көрінісі
|
asambaev-jasandy-intellekt
| 8.20-сурет
. Кӛпқабатты нейрон желісі Желіні үйрету дегеніміз бұл w i салмақтарды есептеудің итеративті процесі берілген дәлдігімен желі үстінде шығу мәндерін алуға мүмкіндік береді. Осындай салмақтарды есептеу үшін, кіру мен оларға сәйкес шығу мәндерінің сынақ жиынтықтары болу қажет. Осындай жиынтықтар басқа модельдерде де пайдаланылады және үйрететін іріктеу деп аталады. Желіні үйрететін іріктеу үстінде алдын ала оқытуды керек қылмайтын оқыту алгоритмдар бар, олар нақты есепті шешу процесінде тура үйренеді. Осындайға, мысалы, ӛзін-ӛзі ұйымдасқан Кохонен желісі (картасы) жатады. Салмақтар мәндерінің ӛзгеруі кейбір берліген қадам арқылы, не кездейсоқ шаманың кейбір үлестіру заңы бойынша ӛту мүмкін. Шешімді критериалды қабылдау кезіндегі жол беру әдісімен ұқсастығы айқын кӛрініп тұр. Ӛзгеру салмақтар кеңістігінде градиент бағыты бойынша ӛтіп жатады. Осы кезде екі оқиға болу мүмкін, бірнеше есеп қадамдарынан кейін желі тұрақты күйге ( w i салмақтар қадам бойынша енді ӛзгермейді) келеді, не «циклдан» шықпай қалады. Тәжірибелік қолдану бір қабатты желілерде де бар, мысалы, толық байланысты Хопфилд желісі, онда барлық нейрондар бір бірімен байланысқан. Теорияда кері таратуы (қабаттар арасындағы сигналды) бар нейрон желісі қалаған функцияны қандай да дәлдікпен аппроксимациялауға мүмкіндік береді. Егер тәуелсіз X кірулердің саны бірнеше мыңнан аспайтын болса, тәжірибеде бұл мүмкін. Егер шығу мәндерінің векторы кіру вектордың сығылған немесе бұрмаланған бейнесі болып алынса, онда автоассоциативті нейрон желі туралы, кері жағдайда – гетероассоциативты туралы айтады. ЖИ саласында нейроинформатика бойынша зерттеулер бүгін ең озық деп саналады. Нейрон желілері тәжірибелік тұрғыда экономикалық, әскери, ӛндірістік жүйелерде кең қолданылады. Аппаратық жағынан нейрон желілері арнайы микросызба түрінде жүзеге асырылады. Мысалы, осындай 96 микросызбалар әуе қарсылы қорғаныс жүйелерде пайдалынады, олар қашықтығы 300 км астам «радар экранындағы белгісіз объекті» танып айыру есепті шешеді. Бірақ, нейрон желілерінің мүмкіндіктері математикалық дәлелденбеген. Осы себептен, мысалы әскери қызметшілері, осындай кӛздеу жүйеге толық сене алмайды. |