Neyron tarmoqlari qayerda ishlatiladi? Neyron tarmoqlari turli vazifalarni hal qilish uchun ishlatiladi. Agar biz murakkablik darajasiga muvofiq vazifalarni ko'rib chiqsak, bu eng oddiy vazifalarni hal qilish uchun javob beradi kompyuter dasturiBundan ko'proq
oddiy bashorat qilishni talab qiladigan yoki tenglamalarning taxminiy echimlarini talab qiladigan to'liq vazifalar statistik usullarni jalb qilish uchun ishlatiladi.
Ammo yanada murakkab darajadagi vazifalar butunlay boshqacha yondashishni talab qiladi. Xususan, bu rasmlar, nutq yoki kompleks prognozni o'rganish masalalarini anglatadi. Odamlarning boshida bunday jarayonlar ongsiz ravishda, ya'ni tasvirlarni tanib, yodlash sodir bo'ladi, odam bu jarayon qanday sodir bo'lishini anglamaydi va uni boshqara olmaydi.
Ushbu vazifalar NEKART tarmoqlarini hal qilishga yordam beradi, ya'ni algoritmlar noma'lum bo'lgan jarayonlarni bajarish uchun yaratilgan. Shunday qilib, neyron tarmoqlari quyidagi yo'nalishlarda keng qo'llaniladi:
keyingi bosqichni bashorat qilish, ushbu xususiyat kim oshdi savdosi va fond bozorlarida qo'llaniladi;
parametrlar bo'yicha kirish ma'lumotlarini tasniflash, bunday funktsiya turli parametrlar to'plamiga tayanib, insonga kreditni tasdiqlashda amalga oshiradigan kredit robotlari tomonidan amalga oshiriladi.
Neron tarmog'i qobiliyatlari ularni juda mashhur qiladi. Ular o'yin o'ynash kabi ko'p narsalarni o'rganish mumkin, ma'lum bir ovozni tan oling va hokazo. Sun'iy tarmoqlar biologik tarmoqlar printsipiga asoslanib qurilganligi sababli, ular ongsiz ravishda amalga oshiradigan barcha jarayonlarga o'rgatish mumkin.
Neyron va siydikatlar nima? Shunday qilib, sun'iy neyron tarmog'i kontekstida neyron nima? Ushbu kontseptsiya ostida hisob-kitoblarni amalga oshiradigan birlikni anglatadi. U tarmoqni kiritish sathidan ma'lumotlarni oladi, u bilan oddiy hisob-kitoblarni amalga oshiradi va uni keyingi neyron bilan ebziladi.
Tarmoq uchta turdagi neyronlarni o'z ichiga oladi: kiritish, yashirin va chiqish. Va agar tarmoq bitta qatlam bo'lsa, unda yashirin neyronlar mavjud emas. Bundan tashqari, boshqa joyga ko'chirish neyronining ismlarini va kontekstral neyron nomlarini ko'taradigan birlik turlari mavjud.
Har bir neyronda ikkita turdagi ma'lumotlar mavjud: kiritish va chiqish. Bunday holda, birinchi qatlam kiritish ma'lumotlari chiqishga teng. Boshqa hollarda, oldingi qatlamlarning umumiy ma'lumotlari neyron kiritishiga to'g'ri keladi, shunda u normallashtirish jarayonini o'tkazadi, ya'ni kerakli diapazondan tushgan barcha qiymatlar kerakli diapazondan tushgan barcha qiymatlar faollashtirish funktsiyasi o'zgartiriladi.
Yuqorida aytib o'tilganidek, Sinaplar neyronlar o'rtasidagi munosabatlardir, ularning har biri o'z og'irligi darajasiga ega. Ushbu xususiyatga ko'ra, kiritish haqidagi ma'lumot uzatish jarayonida o'zgartirilgan. Qayta ishlash jarayonida, sinterlar bilan uzatiladigan ma'lumotlar katta vazn ko'rsatkichi katta bo'ladi.
