«Արհեստական նեյրոնային ցանց»–ի խմբագրումների տարբերություն

չ
clean up, replaced: → (21) oգտվելով ԱՎԲ
չ (clean up, replaced: → (21) oգտվելով ԱՎԲ)
[[Պատկեր:Neuralnetwork.png|thumb|Պարզ նեյրոնային ցանցի սխեմա:Կանաչ գույնով նշանակված են ''մուտքային'' նեյրոնները , երկնագույնով` ''թաքնված'' նեյրոնները, դեղինով`  ''ելքային'' նեյրոնը]]
 
'''Արհեստական նեյրոնային ցանցեր''' (ԱՆՑ), [[մաթեմատիկական մոդել]]ներ,ինչպես նաև նրանց ծրագրային կամ սարքային իրականացումներ, որոնք կառուցված են [[բիոլոգիական նեյրոնային ցանց]]երի — ցանցեր կենդանի օրգանիզմի [[նեյրոն|նեյրոնային բջիջներից]] կազակերպական կամ ֆունկցիայավորման սկզբունքով : Այդ հասկացությունը առաջացել է [[գլխուղեղ]]-ում առաջացող պրոցեսների ուսումնասիրման և այդ պրոցեսների [[Մոդելավորում|մոդելավորման]] փորձերի արդյունքում : Այդպիսի առաջին [[Ուղեղի մոդել|փորձը]] [[Մակկալոկ, Ուորեն|Մակկալոկի]]և [[Պիթս, Ուոլտեր|Պիթսի]] նեյրոնային ցանցերն էին <ref name="Մակ-Կալլոկ">''Մակ-Կալլոկ Ու. Ս., Պիթս Վ.'',[http://neuro.net.ua/pub/mcculloch.html Գաղափարների տրամաբանական հաշվարկ, որոնք վերաբերում են նյարդային ակտիվությանը ] // «Սարքավորումներ» ժողովածու Կ. Է. Շեննոնի և Ջ. Մակկարտիի խմբագրությամբ: Արտասահմանյան գրականության խմբագրություն , 1956. — էջ.363-384. (Անգլիական հոդվածի թարգմանություն 1943 թ.)</ref>. Հետագայում, ուսուցողական ալգորիթմների մշակումից հետո , ստացված մոդելները սկսեցին կիրառել պրակտիկ նպատակներով ` [[կանխատեսման խնդիրներ]]ում, [[Կերպարների ճանաչում|կերպարների չանաչման]] համար, [[Ադապտիվ կառավարում|կառավարման]] խնդիրներում և այլն :
 
ԱՆՑ-ն իրենից ներկայացնում է փոխկապված և փոխհամագործակցող ([[արհեստական նեյրոն]]ների) պարզ [[պրոցեսորների]] [[համակարգ]]:Այդպիսի պրոցեսորները սովորաբար բավականին պարզ են , հատկապես , համեմատած անձնական համակարգիչներում կիրառվող պրոցեսորների հետ : Նմանատիպ ցանցի յուրաքանչյուր պրոցեսոր գործ ունի միայն [[ազդանշանների]] հետ, որոնք պարբերականորեն ստանում է և ազդանշանների, որոնք պարբերաբար ուղարկում է այլ պրոցեսորների : Այնուամենայնիվ, այդպիսի լոկալ պարզ պրոցեսորները միասին ընդունակ են կատարելու բավականին բարդ խնդիրներ :
 
[[Մեքենայական ուսուցում|Մեքենայական ուսուցման]] տեսանկյունից նեյրոնային ցանցը իրենից ներկայացնում է [[Կերպարների ճանաչում (կիբեռնետիկա)|կերպարների ճանաչման]] , [[Դիսկրիմինանտ վերլություն|դիսկրիմինանտ վերլուծության]], [[Կլաստերիզացիա|կլաստերիզացիայի մեթոդի]] և նմանատիպ այլ մեթոդների մասնավոր դեպք: [[մաթեմատիկա]]կան տեսանկյունից , նեյրոնային ցանցերի ուսուցումը [[ոչ գծային օպտիմալացում|ոչ գծային]] [[Օպտիմիզացիա (մաթեմատիկա)|օպտիմալացման]] [[բազմապարամետրական խնդիր]] է: [[կիբերնետիկա]]յի տեսանկյունից նեյրոնային ցանցը կիրառվում է [[Ադապտիվ կառավարում|ադապտիվ կառավարման]] խնդիրներում և որպես [[ալգորիթմներ]] [[ռոբոտատեխնիկա]]յի համար: [[Հաշվողական տեխնիկա]]յի և [[ծրագրավորում|ծրագրավորման]] զարգացման տեսակյունից նեյրոնային ցանցը [[պարալելիզմի արդյունավետ կառավարում|արդյունավետ պարալելիզմի խնդիրների]] լուծման միջոց է : [[Արհեստական ինտելեկտ]]ի տեսանկյունից ԱՆՑ-ն հանդիսանում է [[կոննեկտիվիզմի]] հոսքի [[փիլիսոփայություն|փիլիսոփայական]] հիմքը և [[կառուցվածքային մոտեցում|կառուցվածքային մոտեցման]] հիմնական ուղղությունը [[համակարգչային ալգորիթմ|համակարգչային]] [[ալգորիթմների]] միջոցով (մոդելավորում) [[ինտելեկտ|բնական ինտելեկտի]] կառուցման հնարավորթւյունների ուսումնասիրումը:
 
Նեյրոնային ցանցերը չեն [[ծրագրավորում|ծրագրավորվում]] բառից բուն իմաստով , դրանք '''[[ուսուցում|ուսուցանվում են]]'''. Ուսուցանելու հնարավորությունը նեյրոնային ցանցերի գլխավոր առանձնահատկություններից է ավանդական [[ալգորիթմների]] առջև: Տեխնիկապես ուսուցումը կայանում է նեյրոնների միջև կապերի գործակիցների առկայությամբ: Ուսուցման պրոցեսում նեյրոնային ցանցը ունակ է հայտնաբերել մուտքյին և ելքային տվյալների միջև բարդ կախվածություններ, ինչպես նաև կատարել [[ընդհանրացում]]: Դա նշանակում է , որ հաջող ուսուցման դեպքում ցանցը կարող է վերադարձնել ճիշտ արդյունք այն տվյալների հիման վրա, որոնք բացակայում էին ուսուցողական ընտրանքում , ինչպես նաև ոչ լիարժեք և/կամ «աղմկոտ», մասամբ աղավաղված տվյալների հիման վրա :
 
== Ժամանակագրություն ==
* [[1943 թ. գիտությունում|1943]] — [[Մակկալոկ , Ուոռեն|Ու. Մակկալոկը]] և [[Պիտս, Ուոլտեր|Ու. Պիտսը]] ձևավորում են նեյրոնային ցանցի հասկացությունը նյարդային ակտիվության և գաղափարների տրամաբանական հաշվարկի վերաբերյալ հիմքային հոդվածում <ref name="Մակ-Կալլոկ"/>.
* [[1948 թ. գիտությունում|1948]] — [[Վիներ , Նորբերտ|Նորբերտ Վիներ]]ը գործընկերների հետ միասին հրատարակեցին կիբերնետիկայի մասին աշխատանքը : Հիմնական գաղափարը հանդիսանում է մաթեմատիկական մոդելների միջոցով բարդ բիոլոգիական պրոցեսների ներկայացումը :
* [[1949 թ. գիտությունում|1949]] — [[Խեբբ,Դոնալդ|Դ. Խեբբը]] առաջարկում է ուսուցման առաջին ալգորիթը :
* [[1958 թ. գիտությունում|1958]] [[Ռոզենբատտ, Ֆռենկ|Ֆ. Ռոզենբատտ]]ը ստեղծում է միաշերտ [[Պերսեպտրոն]]: Պերցեպտրոնը ոընի որոշակի առանձնահատկություն ` այն կիրառում է կերպարների ճանաչման , եղանակի կանխատեսման և այլ խնդիրներում : Թվում էր, թե ամբողջական [[արհեստական ինտելեկտ]]ի կառուցումը այլևս սարերի ետևում չէ: Մակկալոկը և նրա հետնորդները դուրս եկան «Կիբերնետիկական ակումբից»:
* [[1960 թ. գիտությունում|1960 թ.-ին]] {{Translation|:en:Widrow |Ուիդրոուն}}Ուիդրոուն իր ուսանող Խոֆֆոմի հետ համատեղ [[դելտա-կանոն]]ի հիման վրա (''Ուիդրոուի բանաձևեր'') մշակեցին Ադալինը , որը անմիջապես սկսեց կիրառվել կանխատեսման և արդյունավետ կառավարման խնդիրներում : Ադալինը կառուցվել էր նրանց (Ուիդրոու — Խոֆֆոմ) իսկ կողմից արդեն ստեղծված սկուզբունքորեն նոր էլեմենտների բազայի հիման վրա` [[մեմիստոր]]ի հիման վրա <ref>[http://www-isl.stanford.edu/~widrow/papers/j1964patternrecognition.pdf Pattern Recognition and Adaptive Control. ''BERNARD WIDROW'']</ref>. Այժմ Ադալինը հանդիսանում է ազդանշանների մշակման բազմաթիվ համակարգերի ստանդարտ էլեմենտը :<ref>''Ուիդրոու Վ., Ստիրնս Ս.'',Ազդանշանների արդյունավետ կառավարում : Ռադիո և կապ, 1989. — 440 էջ</ref>
*[[1963 թ. գիտությունում|1963 թ.-ին]] АН СССР Ինֆորմացիայի փոխանցման խնդիրների ինստիտուտում Ա. Պ. Պետրովի կողմից կատարվում է պերցեպտրոնի համար «բարդ» խնդիրների մանրակրկիտ ուսումնասիրություն <ref>{{հոդված | հեղինակ = Պետրով Ա.Պ. | վերնագիր = Պերցեպտրոնի հնարավորությունների մասին| հրատարակություն = АН СССР հրատարակություն, Տեխնիկական կիբերնետիկա | թիվ = 1964 | համար = 6 }}</ref>. ԱՆՑ մոդելավորման ոլորտում այդ պիոներական աշխատանքը ԽՍՀՄ-ում ծառայեց որպես [[Բոնգարդ ,Միխաիլ Մոիսեևիչ|Մ. Մ. Բոնգարդի]] համար նոր գաղափարների կոմպլեքսի աղբյուր , որպես «պերցեպտրոնի ալգորիթմի փոքր համեմատական ձևափոխություն թերությունները ուղղելու համար <ref>{{գիրք|վերնագիր = Ճանաչողության խնդիրներ | բնօրինակ = |հեղինակ = Բոնգարդ Մ.Մ. |հղում = |isbn = |էջ = |թիվ = 1967 |հրատարակություն =|վայր = Մ. |հրատարակչություն = ֆիզմաթգիզ }}</ref> : Ա. Պետրովի և [[Բոնգարդ ,Միխաիլ Մոիսեևիչ|Մ. Մ. Բոնգարդի]] աշխատանքները նպաստեցին , որ ԽՍՀՄ-ում ԱՆՑ վերաբերյալ առաջին էյֆորիայի ալիքը հարթվի :
*[[1969 թ. գիտությունում|1969 թ.-ին]] [[Միսկի, Մարվին Լի|Մ. Մինսկին]] հրապարակում է պերցեպտրոնի սահմանափակության փաստերը և ցույց է տալիս , որ այն ունակ չէ լուծելու մի շարք խնդիրներ ([["Ազնվության" և "միայնակ բլոկում" խնդիրներ]])` կապված ներկայացումների այլաձևության հետ : Նեյրոնային ցանցերի նկատմամբ հետքրքրությունը կտրուկ ընկնում է :
*[[1973 թ. գիտությունում|1973 թ;-ին]] Վ. Վ. Խակիոմովը առաջարկում է սպլայների հիման վրա սինապսներով ոչ գծային մոդել և ներդնում է այն բժշկության,էկոլոգիայի, երկրաբանության խնդիրների լուծման համար : Խակիմով Վ. Վ.'' Սպլայներով կոռելյացիոն կախվածությունների մոդելավորում երկրաբանության և էկոլոգիայի օրինակներով . — Մ.: «ՄՊՀ»: «Նևա»,2003, 144 էջ.
* [[1974 թ. գիտությունում|1974]] — Պոլ Ջ. Վերբոսը <ref>''Werbos P. J.'', Beyond regression: New tools for prediction and analysis in the behavioral sciences. Ph.D. thesis, Harvard University, Cambridge, MA, 1974.</ref> և Ա. Ի. Գալուշկինը<ref>''Գալուշկին Ա. Ի.'' Կերպարների ճանաչման բազմաշերտ համակարգի սինթեզ — Մ.: «Էներգիա», 1974.</ref> միաժամանակ ստեղծում են [[Սխալների հետադարձ տարածման մեթոդ|սխալների հետադարձ տարածման ալգորիթը]] [[բազմաշերտ պերցեպտրոն]]ների ուսումնասիրման համար : Հայտնագործությունը առանձնապես ուշադրության չի արժանանում:
* [[1975 թ. գիտությունում|1975]] — ֆուկսիման իրենից ներկայացնում է [[Կոգնիտրոն]]` ինքնաձևավորվող ցանց ` նախատեսված այլընտրանքային [[Կերպարների ճանաչում|կերպարների ճանաչման]] համար , սակայն դա հասանելի է փաստացիորեն կերպարների բոլոր վիճակների հիշման պարագայում :
* Ցանցի [[վերբալիզացիա (ծրագրավորում)|վերբալիզացիա]] <ref>''[[Միրկես, Եվգենի Մոյիսեևիչ|Միրկես Ե. Մ.]]'',[http://www.intuit.ru/department/expert/neuroinf/9/ Տրամաբանական թափանցիկ նեյրոնային ցանցեր և ակնհայտ տվյալների գիտելիքների ստեղծում ], գրքում : Նեյրոինֆորմատիկա / ''Ա. Ն. Գորբան, Վ. Լ. Դունին-Բորկովսկի, Ա. Ն. Կիրդին'' և այլոք — Նովոսիբիրսկ: Գիտություն. Սիբիրյան ընկերություն РАН, 1998. — 296 с ISBN 5-02-031410-2</ref> հետագա կիրառման նպատակով :
 
Արժե այս էտապներից որոշները մանրամասնորեն ուսումնասիրել :
 
=== Ուսուցման համար տվյալների հավաքագրում ===
 
=== Ռադիկալ-բազիսային ֆունկցիաներ ===
Արհեստական նեյրոնային ցանցերը որպես ակտիվացնող ֆունկցիա կիրառում են ռադիկալ-բազիսային ֆունկցիաները (նման ցանցերը կարճ անվանվում են RBF-ցանցեր): Ռադիկալ-բազիսային ֆունկցիաների ընդհանուր տեսքը հետևյալն է .
 
<math>f(x)=\phi \left(\frac{x^2}{\sigma^2}\right)</math>, օրինակ,
1. Միակ թաքնված շերտ
 
2. Միայն թաքնված շերտի նեյրոնները ունեն ոչ գծային ակտիվացնող ֆունկցիա
 
3. Մուտքային և տաքնված շերտի կապերի սինապտիկական կշիռները հավասար են միավորի
 
Ուսուցման պրոցեսը նայել գրականությունում :
}}</ref>
 
Կոխոնենի ցանցում ազդանշանը միանգամից տարածվում է բոլոր նեյրոնների վրա , սինապսների բացակայող կշիռները ստացվում են որպես հանգույցի վիճակի կորդինատներ և ելքային ազդանշանը ձևավորվում է «հաղթողը տանում է ամեն ինչ» սկզբունքով, այսինքն՝ ոչ զրոյական ելքային ազդանշանը ունի մուտքի օբյեկտին փոխանցվողին մոտ նեյրոն (սինապսների կշիռների իմաստով ) : Ուսուցման պրոցեսում սինապսների կշիռները կարգավորվում են այնպես, որ հանգուցային վանդակները «տեղավորվում են » լոկալ տվյալների տեղերում , այսինքն ՝ նկարագրում են տվյալների ամպի կլաստերային կառուցվածքը , մյուս կողմից ՝ նեյրոնների միջև կապերը համապատասխանում են նախանշանների տարածությունում հարևան կլաստերների համապատասխան կապերի հետ :
 
Հարմար է դիտարկել այնպիսի քարտեզներ, ինչպիսիք են հանգույցների երկչափ ցանցը , որոնք տեղակայված են բազմաչափ տարածությունում : Սկզբնապես ինքնաձևավորվող քարտեզը իրենից ներկայացնում է հանգույցների ցանց, որոնք փոխկապված են : Կոխոնենը դիտարկել է հանգույցների միջև կապերի երկու տարբերակ ՝ ուղղանկյուն և բազմանկյուն ցանց : Տարբերությունը կայանում է նրանում, որ ուղղանկյուն ցանցում յուրաքանչյուր հանգույց կապված է 4 հարևաններով, իսկա բազմանկյունում՝ 6 մոտակա հանգույցներով : Այդպիսի երկու ցանցերի համար Կոխոնենի ցանցի կառուցման պրոցեսը տարբերվում է միայն այն տեղում, որտեղ մոտենում են այդ հանգույցի հարևանները :
1 105 242

edits