Hozirda sun'iy intellekt va neyron tarmoqlari masalalari har qachongidan ham ommalashmoqda

1. Nazariy qism

1.1. Tasvirlarni tanib olish masalalarda neyron tarmoq modellari

Neyron tarmoqlari hal qila oladigan barcha vazifalar qandaydir tarzda o'rganish bilan bog'liq. Neyron tarmoqlarini qo'llashning asosiy yo'nalishlari qatoriga prognozlash, qaror qabul qilish, namunalarni tanib olish, optimallashtirish, ma'lumotlarni tahlil qilish kiradi.
Neyron tarmoqlarining eng mashhur turlaridan biri bu "atalmish" konvolyutsionvizual tasvirni (tasvir va video) tanib olish, tavsiya etuvchi tizimlar va tabiiy tilni qayta ishlashda samarali ekanligi isbotlangan:
Ular mukammal darajada ölçeklenebilir va o'zboshimchalik bilan yuqori piksellar sonini aniqlash uchun foydalanish mumkin;
Ular hajmli (uch o'lchovli) neyronlardan foydalanadilar. Qatlam ichidagi neyronlarni faqat qabul qiluvchi maydon deb ataladigan kichik joylar bog'laydi;
Qo'shni qatlamlarning neyronlari fazoviy lokalizatsiya mexanizmi bilan bog'langan. Ko'plab bunday qatlamlarni stacking qilish tobora ko'proq piksellarga javob beradigan chiziqli bo'lmagan filtrlarni beradi;
Har bir filtr butun ko'rish maydonini qamrab olish uchun kengayadi. Ushbu birliklar takrorlanadi, mavjud parametrlarni baham ko'radi va xaritani shakllantiradi. Shunday qilib, ma'lum konvolyutsion qatlamning barcha neyronlari bir xil ob'ektga (ma'lum bir javob mintaqasi ichida) javob berishni boshlaydi.


Konvolyutsion tarmoqlar sun'iy neyron tarmoqlarining eng mashhur turlari qatoriga kiradi. Vizual naqshlarni (video va tasvirlarni), tavsiyalar tizimlarini va tillarni qayta ishlashni tanib olishda ular ushbu usulni samarali isbotladilar.
Konvolyutsion neyron tarmoqlari juda miqyosli va har qanday katta o'lchamdagi naqshlarni aniqlash uchun ishlatilishi mumkin.
Ushbu tarmoqlarda uch o'lchovli neyronlardan foydalaniladi. Bir qatlam ichida neyronlarni faqat qabul qiluvchi qatlam deb ataladigan kichik maydon bog'laydi.
Qo'shni qatlamlardagi neyronlar fazoviy lokalizatsiya mexanizmi orqali bog'langan. Ushbu qatlamlarning ko'pchiligining ishi piksellar sonining ko'payishiga javob beradigan maxsus chiziqli bo'lmagan filtrlar bilan ta'minlanadi.
Matnli ma'lumotlarni tanib olish va qayta ishlashda takroriy neyron tarmoqlardan foydalaniladi (chastotada ular Google tarjimoni, Yandex Palekh algoritmi, Apple Siri ovozli yordamchisi tomonidan qo'llaniladi).