Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti farg'ona filiali o'quv yili

O'zgaruvchan tuzilmasi bo'lgan neyron tarmoqlari
Acrasi ma'lumotlaridan neyron tarmoqlarini rad etish texnologiyalari, kirish signallarini tarqatish funktsiyalari to'g'risidagi ma'lumotni muammoni hal qilishning zaruriy sifatini ta'minlash uchun ko'p bosqichli noharbiy Neron tarmoqlari parametrlarining oqilona yaxlitligini amalga oshirishga olib keladi.
60-yillarda, juda mos bo'lgan vazifalar sinfi - tasvirlarni tan olish - bu erda peri strukturasi o'rnatilmagan ko'p valyayer nexurr tarmoqlarini o'rnatish uchun taklif qilingan va bu sozlama koeffitsientlarning qiymatlari bilan bir qatorda. . Bunday holda, sozlash paytida qatlamlar va qatlamlarda neyronlar soni tanlanadi. O'zgaruvchan tuzilmasi bilan multimaayer nexurr tarmog'ining koeffitsientlarini belgilash tartibi, agar rasmlarning ikkita sinfini tan olish uchun $ C $ rasmlar darslarini tan olish uchun osongina o'tkaziladi. Bundan tashqari, natijalar parametrlari $ K $ SMART tarmoqlari, ularning har biri $ K $ SMS ($ k \u003d 1, \\ LDOTS, K $), ikkinchisi esa boshqalar. O'zgaruvchan tuzilmasi bo'lgan ko'p qavatli nexurr tarmoqlarini o'rnatishning shunga o'xshash g'oyasi, shuningdek, birlashtiruvchi muammoni hal qilishda ham qo'llaniladi. Shu bilan birga, dastlabki namuna rasmlarning birinchi sinfi va ikkinchi sinf sifatida qabul qilinadi - bu ko'rsatkich o'zgarishlari doirasida tekis taqsimot bilan namuna. Muammoni hal qilishning sifatli va miqdoriy ravishda konfiguratsiya jarayonida amalga oshiriladigan o'zgaruvchan tuzilma bilan multilaberer Neural tarmog'i mavjud. Shu nuqtai nazardan, o'rganishning yangi bilimlari sifatida o'rganish vazifasi ko'p o'lchovli belgilarning funktsiyasi qatoriga taqsimlash funktsiyasidan oshib ketadigan ko'p o'lchovli belgilarning yo'nalishini ta'kidlash va tahlil qilishdir belgilar qiymatidagi o'zgarishlar.
Rivojlanish istiqbollari
21-asrning boshida, ko'p bosqichli nexurer tarmog'ining asosiy konsepsiyalari (o'qitish) tarkibidan biri bu qatlamlar sonini ko'paytirish istagi hisoblanadi va bu neyron tarmog'ining tuzilishini, etarlicha vazifani tanlashda o'z ichiga oladi, koeffitsientni sozlash algoritmlarini shakllantirishning yangi usullarini ishlab chiqish. Neyron tarmoqlarining afzalliklari: chaqiriladigan mulki. Izohlar tanazzulga solish - individual elementlar bilan shug'ullanishda tizimning sifati asta-sekin pasayadi (elementlardan taqqoslash, mantiqiy tarmoqlar uchun va har qanday tarmoq elementining buzilishida ishlamaydi); Ularni amalga oshiradigan sxemalarning parametrlarini o'zgartirish uchun qarshilikning kuchayishi (masalan, og'irlikdagi juda jiddiy o'zgarishlar ikkita o'zgaruvchining oddiy mantiqiy funktsiyasini amalga oshirishdagi xatolarga olib kelmaydi) va boshqalar) va boshqalarning sodda mantiqiy funktsiyasini amalga oshirishda xatolarga olib kelmaydi.
Murakkab rasmiylashtirish, zaif rasmiylashtirilgan va norasmiy vazifalardagi neyron tarmoqli algoritmlarining keng tarqalishi matematikani hisoblashda yangi yo'nalish yaratilishiga olib keldi - nemomatika. Neyrokimematik tarkibiga quyidagi vazifalarni hal qilish uchun Neyron tarmoq tarmoqlarini o'z ichiga oladi: tasvirlarni tan olish; funktsiyalarni optimallashtirish va ekstozsiya qilish; grafika nazariyasi; kriptografik vazifalar; Neyron tarmoqlari nazariyasi asosida real va baoley chiziqlar, shaxsiy hokazo, shaxsiy hokazo, shaxsiy hokazo, shaxsiy hokazo, shaxsiy hokazo, differentsial tenglamalar, yangi bo'lim zamonaviy nazariyaning yangi bo'limi tomonidan yaratilgan kompleks bo'lmagan va ko'p qirrali dinamik tizimlarni boshqarish - yaqinda bo'ladiganBu tarkibiga neyron tarmog'i tarmog'i kompleks dinamik ob'ektlarni aniqlashni o'z ichiga oladi; Neyorgulyatorlarni boshqarish kompleksi dinamik ob'ektlar va boshqalarga qurish.
Neyron tarmoqlari (sun'iy neyron tarmog'i) ulangan va o'zaro ta'sirli tizimdir oddiy protsessorlar (sun'iy neyronlar). Bunday protsessorlar odatda juda oddiy (ayniqsa ishlatilgan protsessorlarga nisbatan shaxsiy kompyuterlar). Ushbu tarmoqning har bir protsessori faqat vaqti-vaqti bilan qabul qilinadigan signallar va vaqti-vaqti bilan boshqa protsessorlarga yuboradigan signallar bilan shug'ullanadi. Va shunga qaramay, etarlicha bog'liq katta tarmoq Boshqariladigan hamkorlik bilan, ushbu protsessorlar birgalikda murakkab vazifalarni bajara olishadi, chunki jarayonda neyron tarmoqlari o'qitiladi.
Hech kimga sir emaski, endi neyrosetika fotosuratda ko'pincha ishlatiladi. Biz ular odatdagidek kompyuterda animatsiya bilan ishlash va rasmlarni taniqli rassomlarning qudratli asarlarini tark etishlarini allaqachon ko'rganmiz. Bu frakeape dunyo atrofidagi dunyodagi eng ommabop bo'lib, dunyoning dunyosida, o'lik do'konlardagi ommaboplikka asoslanganligi ajablanarli emas Uskunalar Do'koni. va.
Ilonlangan Marsdan keyin ilon niqobi
Google nutqni to'g'ridan-to'g'ri suhbatni to'g'ridan-to'g'ri matnga, matnli ma'lumotlarni ishlatmasdan va ovozli so'zlarni va nutq so'zini taqdim etmasdan taqdim etadigan yangi eksperimental tarjoratron tarmoqni taqdim etdi. Uzoq qisqa muddatli xotira bilan ishlaydigan tizim ovozli kirish va uni spektrogramm sifatida qayta ishlash imkoniyatiga ega va keyin ushbu asosda maqsadli tilda yangi spektrni yaratishga qodir. Muayyan sharoitlarda bu nafaqat pul o'tkazmasini, balki uning aniqligini ham oshiradi. Ko'proq bilan to'liq tavsif ARXIV.org ilmiy maqolasida nashr etilgan maqolada yangi rivojlanishni topish mumkin.