«Արհեստական նեյրոնային ցանց»–ի խմբագրումների տարբերություն
Content deleted Content added
չ Xelgen տեղափոխեց էջը «Արհեստական նյարդային ցանց»-ից «Արհեստական նեյրոնային ցանց» |
չ clean up, փոխարինվեց: : → ։ (15), ա ։ → ա։, է ։ → է։, ը ։ → ը։ (4), մ ։ → մ։ (2), վ ։ → վ։, տ ։ → տ։, ր ։ → ր։ oգտվելով ԱՎԲ |
||
Տող 2.
[[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
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 8.
[[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
== 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
* [[1949 թ. գիտությունում|1949]] - [[Խեբբ,Դոնալդ|Դ. Խեբբը]] առաջարկում է ուսուցման առաջին
* [[1958 թ. գիտությունում|1958]] [[Ռոզենբատտ, Ֆռենկ|Ֆ. Ռոզենբատտ]]ը ստեղծում է միաշերտ [[Պերսեպտրոն]]
* [[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
*[[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
*[[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
* [[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 301.
|հրատարակչություն = ОСНОВА
}}
* ''[[Миркес, Евгений Моисеевич|Миркес Е. М.]]'', [http://pca.narod.ru/MirkesNeurocomputer.htm Нейрокомпьютер. Проект стандарта.] -
* [http://icm.krasn.ru/refextra.php?id=2795 Нейроинформатика. Новосибирск: Наука, 1998.]
* {{գիրք
| |||