  § 3.6 Нейронды желілерді жұмысы және ұйымдастыру принциптері
 Нейронды желілер қайда қолданылады?
Нейронды желілер түрлі мәселелерді шешуге арналған. Егер мәселелерді қиындық деңгейіне қарай қарастыратын бол- сақ, онда қарапайым мәселелерді шешуге жеңіл компьютерлік программа жеткілікті, ал күрделі мәселелерді шешу үшін, мәселен, жобалау немесе есептің шешімін жуықтау сияқты есептерді шешуде статистикалық әдіс қолданылатын програм- малар қажет болады. Ал енді бұлардан да күрделі міндеттерді шешу үшін басқа да жолдар қарастырылған. Оның ішіне бей- нені, дыбысты тану немесе күрделі болжам жасауды жатқызуға болады. Адамның басында мұндай үрдістер бейсаналы түрде жүзеге асады, яғни біз бейнені тану мен есте сақтау секілді үрдіс- тердің қалай болып жатқанын өзіміз білмейміз, сол үшін де оны бақылай алмаймыз. Міне, тура осындай міндеттерді нейронды желілер шешуге көмектесе алады, бұл нейронды желілердің алгоритмі белгісіз үрдістерді орындау мақсатында құрылған.
Нейронды желілер төмендегі салаларда кеңінен қолданылады:
тану, бүгінде бұл бағыт өте танымал;
келесі қадамды тауып айту, бұл қасиет сауда мен қаржы нарығында көп қолданысқа ие;
кіріс ақпараттарды параметрлері бойынша топтау. Мұндай қызмет түрлерін жинақталған түрлі мәліметтер бойынша жеке тұлғаға несие беру немесе несие беруден бас тарту секілді шешім қабылдайтын кредиттік роботтар атқарады.
Нейронды желілердің түрлі әрекеттерді орындай алу қабі-
леті оларды танымал етеді. Нейронды желілерге көп нәрсені үйретуге болады, мысалы, ойын ойнау, адамның даусын тану және тағы сол сияқты. Осы айтылғандарды саралай келе, жасанды нейронды желілердің биологиялық желілер принципі бойынша құрылатынын айтуға болады. Бұл жасанды интел- лектіге адам бейсаналы түрде орындайтын үрдістің барлығын үйретуге болады дегенді білдіреді.
Нейронды желілер құрамы 3 типтен тұрады (18-сызба):
18-сызба. Нейронды желілерқұрамы
Егер нейронды желі бірқабатты болса, онда жасырын желілер болмайды. Желінің құрамдас бірліктерінің түрлері де бар: нейронды ығысу және контекстік нейрон. Әрбір нейрон 2 түрлі кіріс және шығыс мәліметтер типінен тұрады. Бірқабатты желіде кіріс ақпараттар шығыс ақпараттарға тең. Ал басқа жағдайда нейронның кірісіне алдыңғы қабаттардың жиынтық ақпараты түседі, әрі қарай ол ақпараттар қалыптандыру үде- рісінен өтеді, яғни қажетті аралықтан түскен барлық ақпарат белсендіру қызметімен түрлендіріледі (19-сызба).
 кіріс салмақw1кіріс сумматор +Белсенді функция шығыс
wn
b ығысу
19-сызба. Жасанды нейронмоделі
Нейронды желілер жұмысының сызбасы (20-сызба).
 Нейронды желілердің жұмыс істеу принциптерін білу үшін белгілі бір дағды қажет емес.
Белгілі
ақпарат
Келесі қабатқа
беріледі
Барлық мәлімет- тің жиынтығын береді
Соңына дейін бе- ріледі
Шығыс ақпарат
Іске қосу қызметі- не қосылады
20-сызба. Нейронды желілержұмысы
Нейрондардың кіріс қабатына белгілі бір ақпарат келіп түседі.
Ақпарат синапстар көмегімен келесі қабатқа беріледі, бұл жерде әрбір синапс өзінің салмақ коэффициентіне ие, ал әрбір келесі нейрон бірнеше кіріс синапстан тұруы мүмкін.
Келесі нейронмен алынған ақпарат өз салмақ коэффициен- тімен алынған барлық мәліметтер жиынтығын ұсынады.
Алынған мән іске қосу қызметіне ұсынылады.
Шығыс ақпарат алынады.
Шығыс ақпарат соңына дейін жеткенше әрі қарай беріліп отырады.
Желінің алғашқы жүктелуі дұрыс нәтиже бермейді, себебі желі әлі дағдыланған жоқ. Іске қосу қызметі кіріс ақпарат- тарды қалыпқа келтіру үшін қолданылады. Мұндай қызмет түрлері көп, бірақ олардың кең қолданыстағы негізгілерін бөліп көрсетуге болады. Олардың ең негізгісі – өздері жұмыс істейтін мәндер аралығы.
Алайда дұрыс нәтижелер алу үшін нейронды желіні құру жеткіліксіз. Алдымен түрлі әдістер мен өз алгоритмдерін қол- данып, жаттықтыру қажет. Бұл үрдісті қарапайым деп айтуға болмайды, ол білім мен күшті талап етеді.
1
 |
Скачать 298.35 Kb.
