«Արհեստական նեյրոնային ցանց»–ի խմբագրումների տարբերություն
Content deleted Content added
չ →Գրականություն: clean up, replaced: → (10) oգտվելով ԱՎԲ |
չ clean up, replaced: ,է → , է, ,ի → , ի, ,ն → , ն oգտվելով ԱՎԲ |
||
Տող 2.
[[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 :
Տող 19.
*[[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 :
Տող 37.
=== Կլաստերիզացիա ===
Կլաստերիզացիայի ներքո հասկացվում է բազմաթիվ մուտքային ազդանշանների բաժանումը դասերի, ընդ որում այնպես, որ ոչ քանակը և ոչ էլ դասերի նախանշանները նախապես հայտնի չեն : Ուսումնասիրումից հետո նման ցանցը կարող է որոշել , թե որ դասին է պատկանում մուտքային ազդանշանը : Ցանցը կարո է ազդանշան տալ նաև այն մասին, որ մուտքային ազանշանը չի պատկանում առանձնացված դասերից և ոչ մեկին, ինչն էլ հանդիսանում է նոր, ուսուցանվող ընտրանքում բացակայող տվյալների նախանշանը : Այդ պարագայում, նման ցանցը ''կարող է առաջացնել նոր, նախկինում անհայտ ազդանշանների դասեր '' : Դասերի միջև դասերի և ցանցի կողմից առանձնացված, առարկայական տիրույթում գոյություն ունեցող համապատասխանությունը հաստատվւոմ է մարդու կողմից : Կլաստերիզացիան իրականացնում են օրինակ ՝ [[Կոխոնենի նեյրոնային ցանց]]ը:
Նեյրոնային ցանցերը Կոխոնենի պարզ տարբերակում չեն կարող մեծ լինել, այդ իսկ պատճառով էլ դրանք բաժանում են հիպերշերտերի (հիպերսյունակների) և միջուկի (միկրոսյուների):Եթե համեմատել մարդու ուղեղի հետ, ապա զուգահեռ շերտերի իդեալական քանակը չպետք է գերազանցի 112-ը: Այդ շերտերը իրենց հերթին կազմում են հիպերշերտեր (հիպերսյունակ), որոնցում առկա է 500 -ից 2000 միկրոսյունակ (միջուկ): Այդ պարագայում յուրաքանչյուր շերտ բաժանվում է բազմաթիվ հիպերսյունակների, որոնք ներտափանցում են շերտերի մեջ : Միկրոսյունակները կոդավորվում են թվերով և միավորներով ,որոնք ելքում որպես արդյունք են ստացվում : Եթե անհրաժեշտ է , ապա ավելորդ շերտերը կամ նեյրոնները հեռացվում են կամ ավելացվում: Նեյրոնների կամ շերտերի քանակի որոշման համար իդեալական է սուպերհամակարգիչների կիրառումը : Այդպիսի համակարգը թույլ է տալիս , որ նեյրոնային ցանցերը լինեն ճկուն :
| |||