Neyron tarmoqlarning tasnifi

часть
1
 
«
Научный импульс
»
Октябрь
, 2022 
758 
muammolar uchun zarur bo'ladi, masalan, o'rganish orqali neyron ulanish strukturasini 
optimallashtirishda 
Insonning og'zaki nutqini tan olish neyron tarmoqlar duch keladigan eng katta 
muammolar
dan biridir. Biroq so‘nggi paytlarda inson nutqini tanib olish qobiliyatidan ham 
oshib ketadigan sun’iy neyron tarmoqlarni yaratish muvaffaqiyatli bo‘ldi. Bu tarmoqlar 
faqat 11 ta sun'iy neyrondan (30 ta ulanishga ega) iborat bo'lib, ular & # 8211 boshqa 
tarmoqlarning "an'anaviy" neyronlaridan farq qiladi & # 8211 nafaqat signallarning 
intensivligiga, balki sezgir ta'sirga ham ega. tuzilmalar - bu individual neyronlar 
o'zgaruvchan vaqt tsikllari bilan ishlaydi va signallarni xuddi shunday tarzda gippokampdagi 
nerv hujayralariga uzatadi, bunda odamlarda assotsiativ o'rganish sodir bo'ladi. Mashg'ulot 
bosqichlaridan so'ng test sinovlarida bunday tarmoqlar fon shovqinidan ma'lum bir ovozni 
tanlab filtrlash bo'yicha inson qulog'idan ustun ekanligini isbotlaydi. 
Kompyuter neyron tarmoqlarini o'rganishda miya printsiplarini izohlashda neyronlar 
haqidagi matnning qisqa bandiga rozi bo'lgan olimlar va muhandislarni tushunish oson, ular 
dendritlardagi sinapslardan foydalanib, boshqa neyronlarga "quloq soladi" va qavat ustiga 
yig'ish natijalarini bitta akson yordamida uzatadi. bundan tashqari, ushbu bilimlarga 
tanqidiy baho bermasdan. Hatto neyrobiologlar biologik neyronning tamoyillarini tasvirlash 
uchun McCullock-Pitts rasmiy neyronidan foydalanadilar, ammo ular buni boshqa sababga 
ko'ra qilishadi, chunki munosib alternativalar yo'q, biologiyada neyron nima qilyapti, 
qanday mantiq bajaradi, keng ma'lumotga qaramay. 
Neyron tarmoq nima? 
Neyron tarmog'i sinapslar orqali bog'langan neyronlar ketma-ketligi ekanligini aytadi. 
Agar dastur neyron tarmog'ining tuzilishiga ega bo'lsa, kirish ma'lumotlarini mashina 
darajasida tahlil qilish va natijani eslab qolish mumkin bo'ladi. 
Neyron tarmoqlari va neyron tarmoqlari uchun ma'lumotlar biologik analogning 
soddalashtirilgan modelidir. Ba'zi ekspertlar neyron tarmoqlar haqida gapirganda, inson 
miyasini eslashadi. Ha, bu haqiqatga yaqin, lekin inson miyasi haddan tashqari murakkab, 
shuning uchun bu juda taxminiy taqqoslash, chunki biz (hali) zamonaviy texnologiyalar 
yordamida ham uning mexanizmlarini to'liq qayta yaratishga qodir emasmiz. Natijada, 
neyron tarmog'ini miya printsipiga asoslangan dastur deb atash yaxshiroqdir. 
Neyron tarmog'i neyronlar to'plamidir. Ushbu neyronlarning har biri ma'lumotlarni 
qabul qiladi, ularni qayta ishlaydi va keyin boshqa neyronga uzatadi. Va har bir neyron 
signallarni xuddi shu tarzda qayta ishlaydi. Ammo qanday qilib biz boshqacha natijalarga 
erishamiz? Buning uchun neyronlarni bir-biriga bog'laydigan sinapslar javobgardir. Har bir 
neyron signalni zaiflashtiradigan yoki kuchaytiradigan ko'plab sinapslarga ega bo'lishga 
qodir. Neyronlar vaqt o'tishi bilan o'z xususiyatlarini o'zgartirishga qodir. Aytgancha, 
sinapslarning parametrlarini to'g'ri tanlash orqali biz chiqishdagi kirish ma'lumotlarini 
o'zgartirishning to'g'ri natijalarini olishimiz mumkin. 
Neyron tarmoqlarning turlari 

---

Международный
научный
журнал
№
3
(100),