Айланабыздагы өзгөртүлүшү технологиясын түшүнө билүү керек, эмне үчүн
Нейрон тармактары туташкан бөлүмдөрүнүн компьютер моделдери же бездери өткөрүү үчүн иштелип чыккан, жараяны, жана маалымат үйрөнө (маалыматтар) нейрондор (нерв клеткалары) адамдарга иш кантип ушундай жол менен.
Жасалма нейрон тармактар
технология, нейрон тармактар көп эле жасалма нейрон тармактары аталат (кайсы) же нейрон торлорун алар окшоштурулган биологиялык нейрон тармактары айырмалай. Кайсы негизги идеясы Адамдын мээси бар абдан татаал жана акылдуу "компьютер" деп турат. мээ тарабынан пайдаланылуучу маалымат иштетүү структурасы жана системасы үчүн мүмкүн болушунча тыгыз эле кайсы моделдөө менен изилдөөчүлөр келип же адамдын акылы ашып интернаттагы түзүү үмүттөнүшкөн. Нейрон тармактар учурдагы жетишкендиктерден чеч³³ч³ бир б¼л³г³ болуп саналат Жасалма (AI), машина үйрөнүү (мл), жана терең үйрөнүү .
Нейрон тармактары иши кандайча: A салыштыруу
(Биологиялык жана жасалма) эки жихаддын ортосундагы кандай нейрон тармактары жумуш жана айырмачылыктарды түшүнүү үчүн, келгиле, 15 кабаттуу имаратка жана байланыш куруу линияларын жана switchboards ошол маршрут чалуулар боюнча, айрым полу үлгү, жана жеке мекемелер менен колдоно билели. Биздин 15 кабаттуу имаратка менен ар бир кызмат нейронду (компьютер тармагы же нерв биологиянын камерада түйүн) билдирет. курулуш өзү 15 кабаттуу системасында ёткёрългён бюролорунда топтомун камтыган структура (бир нейрон тармак) болуп саналат.
биологиялык нейрон тармактары үчүн үлгү колдонуу, Switchboard чалууларды кабыл бүт имараттын ар бир жерде ар кандай кызматка туташуу үчүн саптар бар. Андан тышкары, ар бир иш кандайдыр бир жерде бүт имараттын ар бир башка кызмат кошуу саптар бар. Чалуу (киргизүү) келет жана Switchboard которуулар, анда түздөн-түз 5-кабатта бир кызмат ордуна аны өткөрүп түздөн-түз 11-кабатта бир кызмат ордуна, аны которуп, 3-кабатта бир кызмат үчүн дейли. Мээнин ичинде, ар бир нейрон же нерв клеткасы (кызматтык) түздөн-түз анын тутумундагы же нейрон тармагынын башка нейрон (курулуш) туташа алат. Маалымат (чакыруу) жооп же токтом (чыгаруунун) бар чейин талап кылынат, кандай иштеп же үйрөнүү үчүн башка нейрондун (кызматтык) өткөрүлүп берилиши мүмкүн.
Биз кайсы Бул мисал колдонгондо, ал бир аз татаалыраак болот. Имараттын ар бир кабаттын бир гана ошол жерде кызмат туташа алышат өз Switchboard, талап кылынат, ошондой эле жогору жана төмөн кабаттар боюнча switchboards. Ар бир иш эле кабатта жана полго үчүн Switchboard гана түздөн-түз башка кызмат туташа алышат. Бардык жаңы чалуулар 1-кабатында Switchboard менен башталып, Чакыруу аякта мурун 15-кабатка чейин сандык үчүн ар бир кабатка өткөрүлүп берилиши керек. анын кандай иштээрин, анын өтүнүчү боюнча аны көрөлү.
Чалуу (киргизүү) Келе үчүн 1-кабат Switchboard жана 1-кабат (түйүнү) боюнча Аппаратына жөнөтүлгөн жатат дейли. Чакыруу, бул кийинки кабатын жөнөтүлөт даяр чейин түздөн-түз 1-кабатында башка бюролору (бездери) арасында өткөрүлүп берилет. Анан чакыруу анда 2-кабат Switchboard аны өткөрүп 1-кабат Switchboard, кайра коё берилиши керек. Бул бир эле кадам кабатка чейин ар жолу ар бир жерде бул аркылуу жөнөтүлүп жатат 15 чалуу менен, бир учурда бир эле сөз айтып берет.
-Жылы кайсы, түйүндөр (өкүлчүлүктөрү) катмардан (имараттын полдору) жайгаштырылат. Кийинки бир түрткү берет алдында маалымат (чакырык) дайыма киргизүү катмары аркылуу келген (1-кабатында жана анын Switchboard) жана ар бир катмар (кабат) аркылуу жиберип, иштелип чыгышы керек. Ар бир катмар (кабат) деп чалуу тууралуу белгилүү бир майда-чүйдөсүнө чейин иштеп, кийинки катмары чакыруу менен бирге натыйжасын берет. Чакыруу чыгаруу катмарын (15-кабат жана анын Switchboard) жеткенде, ал катмарларынан иштетүү маалыматтарды камтыйт 1-14. Бездери (өкүлчүлүктөрү) 15-катмары боюнча (кабат) жооп же токтом (чыгаруу) менен келип, башка катмарлар (таманы) бардык киргизүү жана иштетүү маалыматты колдонобуз.
Нейрон тармактары жана Machine Learning
Нейрон торлорун Машина үйрөнүү категориясы боюнча технологиянын бир түрү болуп саналат. Чынында эле, илимий-изилдөө жана нейрон тор өнүгүшүнө ийгилик Эмгек жетүүгө коомдогу жана агымдар менен тыгыз байланышкандардын болду. Нейрон тармактар Эмгек боюнча, кайра иштетүү мүмкүн маалыматтардын көлөмүн көбөйтүү, ошондой эле бир кыйла татаал милдеттерди аткарууга жөндөмдүүлүгүн берилиштерди иштеп чыгуу мүмкүнчүлүктөрүн жана эсептөө күчүн бекемдейт кеңейтүү.
Биринчи документ кайсы үчүн компьютер модель, 1943-жылы түзүлгөн Walter борюнча жана Уоррен Маккаллок менен. нейрон тармактары жана машина окутуунун баштапкы пайыздык жана изилдөө акыры басаъдаган жана кызыкчылыгы аз гана добуш жарылуулары менен, 1969-менен азыраак же көбүрөөк коруна. убакыт Компүтерлер жөн эле мындан ары бул аймактарды илгерилетүү үчүн жетишерлик тез же ири жетиштүү кайра иштеп болгон эмес, ал эми Эмгек жана нейрон торлорун үчүн зарыл болгон маалыматтарды, көп учурда жеткиликтүү эмес.
Интернет өсүшү жана багыты менен катар убакыттын өтүшү менен эсептөө кубатын туташ көбөйөт (жана интернет аркылуу маалыматтар массалык көлөмдө жеткиликтүүлүктүн мындай) алгачкы маселелерди чечүү керек. Нейрон мергенчилик жана ML биз көрүп технологиялар азыр себепчи күн сайын колдонуп, мисалы бет таануу , сүрөт кайра иштетүү жана издөө, ошондой эле реалдуу убакыт тилиндеги котормо - бир нече аты.
Күндөлүк турмуштан бир нейрон Network мисалдар
ANN технология ичинде өтө татаал тема, бирок, ал, анткени ал таасир жашообуз күн сайын ар кандай жолдор менен жогорулатуу санынын иликтөө үчүн бир нече убакыт бөлүү зарыл. Бул жерде нейрон тармактары азыркы учурда ар кандай тармактары тарабынан пайдаланылып жаткан ар кандай жолдор менен бир нече мисалдар келтирилген:
- Каржы: Нейрон торлору алмашуу курсун алдын ала колдонулат. Алар ошондой эле баалуу кагаздар рыногунун колдонулган автоматтык соода системалары артта технология колдонулат.
- Medicine: нейрон тор сүрөт иштетүүчү кыраат рак түрлөрүн аныктоо үчүн дагы эрте-этабын жана оор так экран жана аныктоо жардам технология өз салымын кошту. рак бир ушундай түрү invasive Мелонама, тери рагы абдан олуттуу жана айыккыс түрү болуп саналат. мурунку этаптарында меланома аныктоо, ал денеге жайылбаса электе, мыкты мүмкүнчүлүктөрү, аны сабап, рак бул түрү менен ооругандарды берет.
- Аба ырайы: бир мүмкүн болгон коркунучтуу жана аба-ырайы окуя көрсөтүп турат Жаратылыштагы өзгөрүүлөрдү аныктоо жөндөмү менен тез жана так мүмкүн болушунча өмүрүн сактоо үчүн абдан маанилүү болуп саналат. Нейрон тармактар, Ураган, Сиклонс реалдуу убакытта спутник жана радар сүрөттөрү гана эрте пайда таап эмес, кайра иштетүү, ошондой эле бир пайда торнадонун көрсөтүп шамалдын ылдамдыгын жана багытын кескин өзгөрүүлөрдү аныктоо тартылган. Торнеадоес жазуунун күчтүү жана коркунучтуу ырайынын кээ бирлери - көбүнчө күтүлбөгөн жерден, кыйратуучу, бороон-чапкындар караганда кандуу.