«Արհեստական նեյրոնային ցանց»–ի խմբագրումների տարբերություն

չ
Ռոբոտ․ Տեքստի ավտոմատ փոխարինում (- <ref +<ref)
չ (փոխարինվեց: ն : → ն։ (106) oգտվելով ԱՎԲ)
չ (Ռոբոտ․ Տեքստի ավտոմատ փոխարինում (- <ref +<ref))
[[Պատկեր:Neuralnetwork.png|մինի|Պարզ նեյրոնային ցանցի սխեմա։Կանաչ գույնով նշանակված են ''մուտքային'' նեյրոնները , երկնագույնով` ''թաքնված'' նեյրոնները, դեղինով`&nbsp; ''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 ճանաչման]] 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 անհատական 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։
== 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։
* [[1982 թ. գիտությունում|1982]] — մոռացության էտապից հետո նեյրոնային ցանցերի նկատմամբ հետքրքրությունը կրկին աճում է։ [[Խոպֆիլդ, Ջոն|Ջ. Խոպֆիլդը]] ([[:en:John Joseph Hopfield]]) ցույց տվեց , որ հետադարձ կապերով նեյրոնային ցանցը կարող է իրենից ներկայացնել համակրգ, որը նվազեցնում է էներգիան (այսպես կոչված [[Խոպֆիլդի նեյրոնային ցանց|Խոպֆիլդի ցանց]]) : Կոխոնենի կողմից ներկայացված են անցերի մոդելներ , որոնք ուսուցանվում են առանց ուսուցչի ([[Կոխոնենի նեյրոնային ցանց]])և լուծում են [[կլաստերիզացիա]]յի խնդիրներ,տվյալների վիզուալիզացիա ([[Կոխոնենի ինքնակազմակերպվող քարտ]])և տվյալների վերլուծության այլ խնդիրներ։
=== Կերպարների ճանաչում և դասակարգում ===
 
Որպես կերպարներ կարող են հանդես գալ տարբեր օբյեկտներ ` տեքստի սիմվոլներ , պատկերներ , երաժշտության օրինակներ և այլն։ Ուսուցման ժամանակ ցանցին առաջարկվում են կերպարների տարբեր օրինակներ ` նշելով , թե որ դասին է այն պատկանում։ Օրինակը, որպես կանոն, ներկայացվում է որպես արժեքների նախանշանների վեկտոր։ Այդ դեպքում բոլոր նախանշանների ամբողջությունը պետք է ''միանշանակ որոշի դասը'', որին վերաբերում է օրինակը։ Եթե նախանշանները բավարար չեն, ցանցը կարող է միևնույն կերպարը վերագրել մի քանի դասերի, ինչը հավանաբար <ref name="BaseGroup-Class">[http://www.basegroup.ru/neural/practice.htm BaseGroup Labs — Նեյրոցանցերի պրակտիկ կիրառումն է դասակարգման խնդիրներում]</ref> : Ցանցերի ուսուցման ավարտին նրանց կարելի է ներկայացնել անհայտ վաղեմի կերպարներ և ստանալ որոշակի դասին պատկանելության վերաբերյալ պատասխան։
 
Նման ցանցի տրամաբանությունը բնութագրվում է նրանով, որ ելքային շերտում նեյրոնների քանակը , որպես կանոն, հավասար է որոշվող դասերի քանակին։ Այդ դեպքում նեյրոնային ցանցի ելքի և դասի միջև հաստատվում է համապատասխանություն, որն այն ներկայացնում է։ Երբ ցանցին ներկայացվում է որոշակի կերպար, ելքերից մեկում պետք է հայտնվի այն բանի նախանշանը, որ կերպարը պատկանում է այդ դասին։ Միևնույն ժամանակ այլ ելքերում պետք է լինի այն բանի նախանշանը, որ կերպարը տվյալ դասին չի պատկանում <ref>Կոդավորման նման տեսքը հաճախ անվանում են կոդ «1-ը N-ից»</ref>: Եթե երկու կամ ավելի ելքերում առկա է դասին պատկանելիության նախանշան, ապա համարվում է , որ ցանցը «վստահ չէ» իր պատասխանում։
 
=== Որոշումների ընդունում և կառավարում ===
Այս խնդիրը մոտ է դասակարգման խնդրին։ Դասակարգումը ենթակա է իրավիճակին,որի բնութագրերը մուտքգրվում են նեյրոնային ցանցի մուտքում։ Ցանցի ելքում պետք է այդ պարագայում հայտնվի լուծման կանխատեսումը, որը ցանցը ընդունել է։ Այդ պարագայում որպես մուտքային ազդանշաներ կիրառվում են կառավարվող համակարգի վիճակը բնութագրող տարբեր չափանիշներ <ref name="OSPNeuro">[http://www.osp.ru/os/1997/04/16.htm Բաց համակարգեր — նեյրոցանցերում ներդնումը]</ref>.
 
=== Կլաստերիզացիա ===
=== Տվյալների սեղմում և ասոցիատիվ հիշողություն ===
 
Նեյրոցանցերի հնարավորությունը տարբեր պարամետրերի միջև փոխկապվածությունների հայտնաբերման հնարավորություն է տալիս մեծ չափերի տվյալները ավելի կոմպակտ ներկայացնել , եթե տվյալները սերտորեն կապված են միմյանց հետ։ Հակառակ պրոցեսը ` ինֆորմացիայի մասից տվյալների մուտքային հավաքածուի վերականգնումը կոչվում է ասոցիատիվ հիշողություն։ Ասոցիատիվ հիշողությունը թուլ է տալիս նաև վերկականգնելու մուտքային ազդանշան/կերպարը աղավաղված/վնասված մուտքային տվյալներից։ Հետերոասոցիատիվ հիշողության լուծումը թույլ է տալի իրականացնել հիշողություն, որը հասցեավորվում է ըստ պարունակության <ref name="OSPNeuro" />:
 
== Որոշումների ընդունման փուլեր ==
* Ուսուցման արդյունավետության ստուգում;
* Պարամետրերի ուղղում,վերջնական ուսուցում;
* 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 այլք — Նովոսիբիրսկ։ Գիտություն. Սիբիրյան ընկերություն РАН, 1998. — 296 с ISBN 5-02-031410-2</ref> հետագա կիրառման նպատակով։
 
Արժե այս էտապներից որոշները մանրամասնորեն ուսումնասիրել։
=== Ռեկուրենտիվ նեյրոնային ցանցեր ===
 
Ելքային նեյրոնից կամ նեյրոններից ազդանշանը թաքնված շերտից մասնակիորեն փոխանցվում է ետ նեյրոնի մուտքային շերտին ([[ետադարձ կապ]]): Ռեկուրենտիվ [[Խոպֆիլդի նեյրոնային ցանց|Խոպֆիլդի ցանցը]] «ֆիլտրում է» մուտքային տվյալները, վերադառնալով կայուն վիճակի, և այդ կերպ թույլ է տալիս լուծել [[Տվյալների նեյրոցանցային սեղմում|տվյալների սեղմման]] և [[Ասոցիատիվ հիշողություն|ասոցիատիվ հիշողության]]կառուցման խնդիրներ <ref>[http://www.intuit.ru/department/expert/neuro/10/ INTUIT.ru — Ռեկուրենտիվ ցանցերը ինչպես ասոցիատիվ հիշող սարքեր]</ref>: Ռեկուրենտիվ ցանցերի մասնավոր դեպք են հանդիսանում երկուղղվածության ցանցերը։ Նման ցանցերում շերտերի միջև առկա են կապեր ինչպես մուտքային շերտից ելքայինին, այնպես էլ ընդհակառակը։ Դասական օրինակ է հանդիսանում [[Կոսկոյի նեյրոնային ցանցը]]:
 
=== Ռադիկալ-բազիսային ֆունկցիաներ ===
=== Հեմոինֆորմատիկա ===
 
Նեյրոնային ցանցերը լայնորեն կիրառվում են քիմիական և բիոքիմիական հետազոտություններում <ref>''Բասկի Ի. Ի. , Պլյուկլին Վ. Ա. , Զեֆիրով Ն. Ս.,'' [http://www.chem.msu.su/rus/vmgu/995/323.pdf Արհեստական նեյրոնային ցանցերի կիրառումը քիմիական և բիոքիմիական հետազոտություններում,] Քիմիա 1999. Т.40. № 5.</ref> Ներկայումս նեյրոնային ցանցերը հանդիսանում են [[խեմոինֆորմատիկա]]յի ամենատարծված մեթոդներից մեկը для [[Գույքային հարաբերությունների քանակական կապերի որոնում|գույքային հարաբերությունների քանակական կապերի որոնման]] համար<ref>{{հոդված | հողինակ = Гальберштам Н. М., Баскин И. И., Палюлин В. А., [[Зефиров, Николай Серафимович|Зефиров Н. С.]] | վերնագիր = Нейронные сети как метод поиска зависимостей структура – свойство органических соединений | հրատարակություն = Успехи химии | տարեթիվ = 2003 | ծավալ = 72 | համար = 7 | էջ = 706-727}}</ref><ref>{{статья | автор = Баскин И. И., Палюлин В. А., Зефиров Н. С. | заглавие = Многослойные персептроны в исследовании зависимостей սահամանափակ կապերի «գույքային հարաբերություններ» | հրատարակություն = Российский химический журнал (Журнал Российского химического общества им. Д.И.Менделеева) | տարեթիվ = 2006 | ծավալ = 50 | էջ = 86-96}}</ref>,որոնց շնորհիվ ակտիվորեն կիրառվում են որպես ֆիզիկա- քիմիական և բիոլոգիական ակտիվությունների կանխատեսման համար, ինչպես նաև նոր դեղորայքային պարագաների մշակման համար։
 
=== Նեյրոկառավարում ===
 
Նեյրոնային ցանցերը հաջող կերպով ընդունվում են [[Կարգավորիչ (կառավարման տեսություն)|կառավարման համակարգերի]] սինթեզի համար դինամիկ օբյեկտներով <ref>{{գիրք |վերնագիր = Նեյրոկառավարում և նրա հավելվածները|բնօրինակ = Neuro-Control and its Applications |հեղինակ = Սիգերու Օմատու, արզուկի Խալիդ, Ռուբիա Յուսոֆ |հղում = |isbn = ISBN 5-93108-006-6 |էջ = 272 |տարեթիվ = 2000 |հրատարակություն = 2-րդ |վայր = Մ. |հրատարակչություն = [["Ռադիոտեխնիկա" ամսագրի հրատարակչական ընկերություն)|ՌԱՀԸ]]}}</ref><ref>''Ա. Ն. Չերնոդուբ, Դ. Ա. Ձյուբա'' [http://web.archive.org/web/20120113002620/http://ailen.org/wp-content/uploads/2011/08/2011_NeuroControl_Survey.pdf Նեյրոկառավարման մեթոդների ներկայացում] // Ծրագրավորման խնդիրներ. — 2011. — No 2. — Էջ 79-94.</ref>: Նեյրոցանցերը օժտված են ունիկալ հատկությունների շարքով, որոնք դրանք ավելի հզոր գործիք են դարձնում ղեկավարման համակարգերի ստեղծման համար։ Դրանք են ՝ օրինակների վրա ուսուցման հնարավորությունը և տվյալների ընդհանրացում , կառավարման օբյեկտի հատկություններին և արտաքին միջավայրի փոփոխություններին հարմարվելու ունակությունը , ոչ գծային կարգավորիչների սինթեզին հարմարվելու ունակություն, վնասված տարերրի բարձր դիմադրողականությունը իսկզբանե ներդրված է երկակի նեյրոցանցային կառուցվածքում։
 
== Հղումներ ==