«Արհեստական նեյրոնային ցանց»–ի խմբագրումների տարբերություն

չ
Բոտ: կոսմետիկ փոփոխություններ
չ (Ռոբոտ․ Տեքստի ավտոմատ փոխարինում (- <ref +<ref))
չ (Բոտ: կոսմետիկ փոփոխություններ)
[[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|ՄակկալոկիՄակկալոկիև]]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։
* [[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 ՎիներՎիները]]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. ՌոզենբատտՌոզենբատտը]]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։
=== Ապրոքսիմացիա ===
 
Նեյրոնային ցանցերը կարող են ապրոկսիմացնել անընդհատ ֆունկցիաներ։ Ապացուցված է ընդհանրացված [[ապրոկսիմացիա|ապրոկսիմացիոն]] [[թեորեմը]]<ref>''Գորբան Ա.Ն.'', [http://neuroschool.narod.ru/pub/sibzhvm98.pdf Ընդհանրացված ապրոկսիմացիոն թեորեմ և նեյրոնային ցանցերի հաշվողական հնարավորություններ], Հաշվողական մաթեմատիկայի սիբիրյան ամսագիր, 1998. Т.1, № 1. С. 12-24.</ref>: շնորհիվ գծային օպերցիաների և կասկադային կապերի ՝
կարելի է սկզբնական ոչ գծային էլեմենտներից ստանալ սարք, որը հաշվում է ցանկացած [[Անընդհատ պատկեր|անընդհատ ֆունկցիա]] սկզբնապես տրված որոշակի [[ճշտությամբ]]: Դա նշանակում է , որ նեյրոնի ոչ գծային բնութագիրը կարող է լինել կամայական ՝ [[սիգմոդիայինից]] մինչև կամայական փաթեթ կամ [[վեյվլետ]], [[սինուս (ֆունկցիա)|սինուսի]] կամ [[բազմանդամի]]: Ոչ գծային ֆունկցիայի ընտրությունից կարող է կախված լինել կոնկրետ ցանցի [[բարդությունը]] , սակայն ցանկացած ոչ գծայնությամբ ցանցը մնում է ունիվերսալ ապրոկսիմատոր և կառուցվածքի ճիշտ ընտրության դեպքում կարելի է հստակ ապրոկսիմացնել ցանցակացած նեյրոնային ապարատի ֆունկցիայավորումը։
 
 
=== Ուսուցման համար տվյալների հավաքագրում ===
Տվյալների հավաքագրումը ցանցի ուսուցման և մշակման համար հանդիսանում է խնդրի լուծման ամենաբարդ փուլը։Տվյալների հավաքագրրումը պետք է բավարարի մի շարք չափանիշների .
* Ներկայացվածություն — տվյալները պետք է ցույց տան առարկայական տիրույթի իրերի և առարկաների իրական վիճակը ,
* Հակադրության բացակայություն — հակադրվող տվյալները ուսուցանվող ընտրանքում կարող են բերել ուսուցանվող ցանցի վատ որակի ,
=== 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 հիշողությանհիշողությանկառուցման]]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 ===
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։
 
Ցանցի նախնական ներդրումը տվյալների ցանցում իրականացվում է կամայականորեն։ SOM_PAK հեղինակային փաթեթում առաջարկվում է տվյալների տիրույթում հանգույցների նախնական տեղակայման պատահական տարբերակներ և հանգույցների տեղակայման տարբերակը հարթությունում։ Դրանից հետո հանգույցները սկսում են տեղաբաշխվել տարածությունում համաձայն հետևյալ ալգորիթմի .
# Պատահականորեն ընտրվում են տվյալների կետերը <math>x</math>.
# Որոշվում է <math>x</math> մոտակա քարտեզի հանգույցը (BMU — Best Matching Unit).
=== Ֆինանսական ժամանակային շարքերի կանխատեսում ===
 
Մուտքայինտվյալներ - տարվա ընթացքում աճուրդի կուրսը։ Խնդիրն է որոշել վաղվա կուրսը։ Կատարվում է հետևյալ վերափոխումը ՝ կառուցվում է շարք այսօրվա, երեկվա և նախորդ օրվա կուրսերով։ Հաջորդ շարքում տեղակայվում են նախորդից մեկ օր առաջվա տվյալները և այդպես շարունակ։ Ստացված հավաքածուում ուսումնասիրվում է ցանց 3 մուտքով և 1 ելքով ՝ վաղվա օրվա կուրսը։ Մուտքերը կուրսերն են ՝ 1 օր առաջ, 2 օր առաջ և 3 օր առաջ։ Ուսումնասիրվող ցանցի մուտքին տալիս ենք մուտքային տվյալների արժեքները , իսկ ելքում ստանում ենք վաղվա կուրսը։ Դժվար չէ նկատել ,որ այս դեքում ցանցը ուղղակիորեն ելքագրում է մյուս երեք պարամետրերից կախված ելք։ Եթե ցանկալի է հաշվի առնել նաև ինչ-որ այլ պարամետր (օրինակ ինչ-որ ինդեքս), ապա այն պետք է մուտքագրել որպես մուտքային պարամետր, ուսումնասիրել այն և ստանալ նոր արդյունք։
Առավել ճշգրիտ ուսուցման համար անհրաժեշտ է կիրառել [[Սխալների հետադարձ տարածման մեթոդ|[Սխալների հետադարձ տարածման մեթոդը]],որպես առավել կանխատեսելի և ոչ բարդ իրականացվելի մեթոդ։
 
=== 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 ===
275 380

edits