«Արհեստական նեյրոնային ցանց»–ի խմբագրումների տարբերություն

չ
clean up, փոխարինվեց: : → ։ (15), ա ։ → ա։, է ։ → է։, ը ։ → ը։ (4), մ ։ → մ։ (2), վ ։ → վ։, տ ։ → տ։, ր ։ → ր։ oգտվելով ԱՎԲ
չ (clean up, փոխարինվեց: : → ։ (15), ա ։ → ա։, է ։ → է։, ը ։ → ը։ (4), մ ։ → մ։ (2), վ ։ → վ։, տ ։ → տ։, ր ։ → ր։ oգտվելով ԱՎԲ)
[[Պատկեր:Neuralnetwork.png|մինի|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 :սկզբունքով։ Այդ հասկացությունը առաջացել է [[գլխուղեղ]]-ում առաջացող պրոցեսների ուսումնասիրման և այդ պրոցեսների [[Մոդելավորում|մոդելավորման]] փորձերի արդյունքում :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 :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 :աշխատանքը։ Հիմնական գաղափարը հանդիսանում է մաթեմատիկական մոդելների միջոցով բարդ բիոլոգիական պրոցեսների ներկայացումը :ներկայացումը։
* [[1949 թ. գիտությունում|1949]] - [[Խեբբ,Դոնալդ|Դ. Խեբբը]] առաջարկում է ուսուցման առաջին ալգորիթը :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 :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 :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 :հետ։ Նեյրոնային ցանցերի նկատմամբ հետքրքրությունը կտրուկ ընկնում է :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 :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 :
|հրատարակչություն = ОСНОВА
}}
* ''[[Миркес, Евгений Моисеевич|Миркес Е. М.]]'', [http://pca.narod.ru/MirkesNeurocomputer.htm Нейрокомпьютер. Проект стандарта.] - Новосибирск:Новосибирск։ Наука, 1999. - 337 с. ISBN 5-02-031409-9 Другие копии онлайн:онлайн։ [http://neuroschool.narod.ru/books/mirkes/mirkes.html].
* [http://icm.krasn.ru/refextra.php?id=2795 Нейроинформатика. Новосибирск: Наука, 1998.]
* {{գիրք
275 380

edits