2. Neyron tarmoqlarni o'qitish turlari Neyron tarmoqlarni o'qitish uchun apparat platformalari

Neyron tarmoqlarni o'qitishning zamonaviy usullari
Sun'iy neyron tarmoqlar paydo bo'lganidan beri neyron tarmoqqa asoslangan tizim uchun muayyan vazifani hal qilish muammo bo'lib qoldi. Ushbu o'quv vazifasi kirish vazifasining hajmi va tarmoqdagi neyronlar sonidan qat'i nazar, ancha mehnat talab qiladigan jarayondir. Muvaffaqiyatli bo'lish uchun siz ma'lumotlar to'plamlarini tayyorlashingiz, aniq echimlardan og'ishlarni hisoblashingiz va neyronlarning har biri uchun og'irlik koeffitsientlarini tanlashingiz kerak.
Agar o'qitilgan neyron tarmoq vaznli koeffitsientlar mavjud bo'lganda vazifani juda oson va tez bajarsa, o'quv jarayonining o'zi minglab yoki yuz minglab marta sekinlashishi mumkin. Neyron tarmoqlarning tabiati shunday bo'lib, ularni o'qitishda eng yangi matematik usullar va eng kuchli hisoblash tizimlari jalb qilingan.

Nega neyron tarmoqlar muhim
Neyron tarmoqlar turli sohalarda muvaffaqiyatli qo'llaniladi: biznes, tibbiyot, texnologiya, geologiya va fizika. Neyron tarmoqlar prognozlash, tasniflash yoki nazorat qilish muammolarini hal qilish zarur bo'lgan joyda amaliyotga kirdi. Bunday ta'sirchan muvaffaqiyat bir necha omillarga asoslanadi:
Keng imkoniyatlar. Neyron tarmoqlar juda murakkab bog'liqliklarni qayta ishlab chiqarishi mumkin bo'lgan juda kuchli modellash usulidir. Xususan, neyron tarmoqlar tabiatan chiziqli emas. Ko'p yillar davomida chiziqli modellashtirish ko'pchilik sohalarda asosiy modellashtirish usuli bo'lib kelgan, chunki buning uchun optimallashtirish protseduralari yaxshi ishlab chiqilgan. Chiziqli yaqinlashish qoniqarsiz bo'lgan muammolarda chiziqli modellar yaxshi ishlamaydi. Bundan tashqari, neyron tarmoqlar ko'p sonli o'zgaruvchilar holatida chiziqli bog'liqliklarni modellashtirishga imkon bermaydigan "o'lchov la'nati" bilan kurashadi.
Foydalanish oson. Neyron tarmoqlar misollardan o'rganadi. Neyron tarmoq foydalanuvchisi vakillik ma'lumotlarini tanlaydi va keyin ma'lumotlar strukturasini avtomatik ravishda qabul qiladigan o'rganish algoritmini ishga tushiradi. Albatta, foydalanuvchi ma'lumotlarni tanlash va tayyorlash, kerakli tarmoq arxitekturasini tanlash va natijalarni sharhlash bo'yicha qandaydir evristik bilimga ega bo'lishi kerak. Biroq, neyron tarmoqlardan muvaffaqiyatli foydalanish uchun zarur bo'lgan bilim darajasi, masalan, an'anaviy statistik usullardan foydalanishga qaraganda ancha oddiy.