Нейрондық желі, нейрожелі, жасанды нейронды желі — Қазақстан Энциклопедиясы
"Нейрондық желі, нейрожелі, жасанды нейронды желі — Қазақстан Энциклопедиясы"|"https://kk.php?title=Арнайы:Ұзын_беттер&limit=5000&offset=0"
TITLE: Нейрондық желі, нейрожелі, жасанды нейронды желі — Қазақстан Энциклопедиясы
URL: https://kk.php?title=Арнайы:Ұзын_беттер&limit=5000&offset=0
META: "Нейрондық желі, нейрожелі, жасанды нейронды желі — Қазақстан Энциклопедиясы"|"https://kk.php?title=Арнайы:Ұзын_беттер&limit=5000&offset=0"
TOTAL WORDS: 1077
TEXT: Қазақстан Энциклопедиясы Нейрондық желі, нейрожелі, жасанды нейронды желі — өлшенген байланыс сызықтарымен жалғастырылған салыстырмалы түрде онша күрделі емес өндеуші элементтерден тұратын желі. Элементтер әсер ету мен баптауға рұқсаты бар байланыс желілерімен жалғастырылған. Ал әрбір элемент кейбір сызықтық емес функцияның кіріске түскен мәнін қолдана отырып, кейбір мәнді өндіреді және өндірілген мәнді басқа бір элементке береді немесе оны өзінің шығысына орналастырады. Нейрондық желі нерв жүйесіндегі нейрондардың қимылын модельдеу үшін қолданылады. Еске алынған сызықтық емес функция, әдетте, босағалық болып саналады. Жалпы биологиялық прототип негізінде жасалған жасанды нейрон желісінің алғаш математикалық моделі У. Питтс ғалымдары шығарды, олар оны биологиялық нейрон, яғни биологиялық прототип негізінде құрылған желілер нейрондарына қарап ойлап тапты. Осы ғалымдардың айтуынша: осы желідегі элементтерде сандық және логикалық опенрацияларды жасауға болады. Практикалық түрде желі 1958 жылы компьютерлік программа сияқты Фрэнк Розенблатт дейтін ғалыммен басталды, нәтижесінде электронды құрылғы ретінде – перцептрон түрінде жасалды. Алғашында нейрон тек логикалық нөл мен логикалық бірліктің сигналдарын ғана өндей алды, себебі ол биологиялық прототип негізінде жасалған еді, ал ол тек екі күйде ғана бола алады – қоздырылған немесе қоздырылмаған. Нейрон желілердің одан сайын дамуы мынаны көрсетті: олардың қолданылу аясын кеңейту үшін нейрон тек бинарлы сигналдармен шектелмей, олармен қатар үздіксіз сигналдармен де жұмыс жасауы қажет. Нейронның мұндай жалпылау анықтамасы Уидроу мен Хоффом ғалымдарымен жасалды, олар нейрон жүзеге асудың функциясы ретінде логистикалық қисықты қолдану мүмкіндігін ұсынды. Адамның миының дәл жұмысы - жасырын сыр әл i де. Бұл таң ғажайып процессордың әйтсе де, кейб iр тұрғылары белг iл i. Ерекше торшалар, есте сақтауға қаб iлетт i белг iл i қалай нейрондар адамның миының нег iзд i элемент iмен олардың денен iң өңге торшаларынан айыратын әрб iр әсерге алдыңғы тәж iрибелерд i ойлап қолдануға болып табылады. Адамның ми қыртысы жанында бетпен, жуандықтың нейрондарының 2 ауқымды 3 ммге жазық, ғұламасы өйренш iкт i клавиатураның бет iн iң ауданын ек i есе асатын 2200 см 2 болып табылады. Бас мидың қабығы жуық шамамен жұлдыздардың құс жолына санға тең 1011 нейрондардың жанында болады. Әрб iр нейрон 103-104 басқа нейрондармен байланған. Адамның миы нег iз iнендер 1014 1015 өзара байланыстарға жуық шамамен алады. Адамгерш iл iк ақылдың көш i олардың арасындағы нег iзд i компоненттерд iң саны, Қосулардың алуантөрл iг iнен тәуелд i болады, тект iк программалау және өйренуден сонымен б iрге. Жеке нейрон көрдел i болып табылады, iшк i жөйе және басқару механизмдары және электрохимиялық байланыстар мәл iметт i өлкен сан арқылы алып беруге құрайтын өз алады. Нейрондардың әртөрл i класстарын жөзд iкт iң жанында есептейд i. Олардың арасындағы нейрондар және Қосу б iрге дәстөрл i компьютерлерд iң есептеулер iн процесс айырмашылығы болатын ек iл iк емес, бамаған және синхронды емес процесстерд i қалыптастырады. Жасанды нейрожел iлер тек қана көрдел i мидың мәселен iң шеш iм iн iң Жаңажолдарына ғалымдар және өңдеуш i рухтандырғыш ең басты элементтер iн п iш iндейд i. Нейрон жел iс iн үйретс iн - демек, оған оған, б iздерд i хабарлансын деген iне жетем iз. Әл iпбиге бөпен iң үйрену iне бұл процесс өте ұқсас. Б iздер оны әр iпт iң "" сурет iн бөпеге көрсет iл iп сұраймыз : қате, б iздер жауап егер "Қандай бұл әр iптер ?" сол оны б iздер алғымыз келген жауапты бөпеге хабарлаймыз : " бұл әр iптер". Бөпе оның жадында б iрге сен iмд i жауаппен бұл мысал, демект i есте сақтайды керек бағыттағы кейб iр өзгер iстер iнде болады. Б iздер әр iптерд iң көрсету iн iң процесс iн қайталай қайта-қайтайды барлық 33 әр iптерд i қатты жаттап алғанда. Мұндай "мұғал iммен өйрену" процесстер iн деп атайды. Б iздер нейрон жел iлер i үйренуде сол сияқты мөлде жұмыс iстейм iз. Б iзделер мысал болатын кейб iр деректер қорында болады. Б iздер кейб iр жауапты оған к iруге нейрон жел iс i әр iпт iң "" сурет i көрсете аламыз, сен iмд iден м iндетт i төрде емес. Б iзге белг iл i және сен iмд i жауап - осы жағдайда б iзге сигналдың деңгей i "" таңбасы бар нейрон жел iс iн iң шығуында болды барынша көбу өш iн болар еді. Классификацияның есеб iндег i керект i шығу рет iнде рет iнде әдетте 1 "" таңбамен шығуларда тұратын жиындар алады, 0-ш i барлық өңге шығулар. Б iздер 33 сан керект i жауаппен және жел iн iң нақты жауабының аралығында айырым есептей аламыз - қатен iң векторы. Кер i қател iкт i таратуды алгоритм - бұл қатен iң векторы бойынша нейрон жел iс iн iң салмақтарға арналған ти iст i түзетулер есептеуге мөмк iнд iк берген формулалардың жиыны. Б iздер әр iпт i ылғи б iрлер сан ретт i нейрон жел iс i көрсете аламыз. Үйрену мағынадағы бұлары жаттығулардың спортындағы қайталауды тез iрек еске салады - жаттығуды. Не нейрон жел iс iн iң салмағының мысалдарының б iрнеше рет көрсетулер iнен кей iн тұрақтандырады екен, және де нейрон жел iс i деректер қорынан барлық мысалдарына дұрыс жауаптарды беред i. Программалық iске асыруларда өйренуд i процессте қател iкт iң мән iд i б iрт iндеп азаятында көруге болады. Қател iкт iң мән i қашан нөл немесе қолайлы аз деңгей, жаттығуды жетед i тоқтатады, алған нейрон жел iс iн және жаңа мәл iметтерге дайын қолдану баптаулы болып санайды. Нейрон жел iс i есеп туралы алатын барлық мәл iмет, мысалдардың жиынында болатында маңызды атап өту. Нейрон жел iс iн iң өйрену iн сапа сондықтан өйретуш i программа iр iктеуде мысалдардың санынан, сонымен б iрге сол т iкелей тәуелд i болады, бұл мысалдар қаншалықты толық осы есептерд i суреттейд i. Мысалы, егер дағдарыстардың өйретуш i программа iр iктеу iнде елестетпесе, осылай қаржы дағдарысының болжауға арналған нейрон жел iс iн мәнс iз қолдану. Нейрон жел iс iн iң бағалы жаттығуына мысалдардың б iрнеше он шақтылары ең болмаса керек болатында болып есептелед i. Нейрон жел iлер iн iң өйрену i - көрдел i және көп ғылымды процесс рет iнде тағы б iр ретт i қайта айтамыз. Нейрон жел iлер iн iң өйрену iн iң алгоритмдары әр төрл i параметрлер және басқаруына олардың ықпалының төс iну i керек болатын күйге келт iрулерд i алады. } }}} | Бұл үлгі мақалаларды автоматты түрде қосады. } } | }}} }} ar:شبكات عصبونية اصطناعية bg:Невронна мрежа bn:নিউরাল নেটওয়ার্ক ca:Xarxa neuronal cs:Neuronová síť da:Neuralt netværk de:Künstliches neuronales Netz el:Νευρωνικό δίκτυο en:Artificial neural network eo:Artefarita neŭra reto es:Red neuronal artificial fi:Neuroverkot fr:Réseau de neurones he:רשת עצבית מלאכותית hi:कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क hr:Neuronska mreža hu:Neurális hálózat id:Jaringan saraf tiruan it:Rete neurale ja:ニューラルネットワーク ka:ხელოვნური ნეირონული ქსელი ko:인공신경망 lt:Dirbtinis neuroninis tinklas nl:Neuraal netwerk pl:Sieć neuronowa simple:Neural network sk:Neurónová sieť sl:Nevronska mreža sr:Неуронске мреже ta:செயற்கை நரம்பணுப் பிணையம் th:ข่ายงานประสาทเทียม tr:Yapay sinir ağları uk:Штучні нейронні мережі vi:Mạng nơ-ron nhân tạo zh:人工神经网络
