Jaringan saraf Ponggawa

jaringan saraf Ponggawa - sing sing sing arupi sel khusus - syaraf. Padha model matematika neuron biologi, IE, sel sing arupi sistem gemeter manungsa.

Kanggo pisanan kita ngomong bab jaringan saraf ing 1943, lan sawise proses saka Perceptron Rosenblatt teka ing jaman Golden, lan jaringan wis dadi populer banget. Nanging, sawise publikasi saka Minsk ing 1969, ing kang ilmuwan wis mbuktekaken ing Dul Sabrang sakanca gelem saka Perceptron, ing kahanan tartamtu, kapentingan ing sektor ambruk banget. Nanging crita ora mungkasi karo jaringan Ponggawa. . Ing taun 1985, J. Hopfield presented pasinaon lan mbuktekaken bilih jaringan saraf - a alat apik kanggo mesin learning.

Sampeyan iki dijupuk saka biologi saperangan konsep lan prinsip. Neuron - a jenis ngalih kang ditampa lan banjur ngirimaken pulses (sinyal). Yen neuron ditampa semangat ingkang cekap kiyat, kang pracaya sing diaktifake lan ngirimaken pulses isih syaraf digandhengake karo. Neuron padha kang ora aktif, tetep ing liyane, iku ora ngirimaken pulsa. Neuron kasusun saka sawetara komponen utama: synapses sing nyambung syaraf kanggo saben liyane lan nampa pulses, AXON, kang ngirimaken impuls tugas lan dendrites, kang ditampa sinyal saka macem-macem sumber. Nalika neuron ditampa rangsang ndhuwur sing batesan tartamtu, iku langsung ngirim sinyal kanggo neuron sabanjuré.

Model matematika punika sethitik beda. Login model matematika saka neuron - punika vèktor, kang dumadi saka nomer akeh komponen. Saben komponen - iku salah siji saka pulses, kang ditampa dening neuron ing. Output model iku nomer siji. Sing, ing vektor model input diowahi dadi skalar a, mengko ditransfer kanggo syaraf liyane.

jaringan saraf bisa dilatih ing rong cara: lan tanpa guru. Proses learning kasusun saka sawetara langkah. First, ing jaringan punika input saka rangsangan njaba. Banjur, sesuai karo peraturan beda-beda paramèter free saka jaringan saraf, banjur jaringan panjaluk rangsangan input wis beda. Proses kudu bola anggere jaringan ora ngatasi masalah. Algoritma learning karo guru iku sajrone latihan jaringan wis jawaban sing bener. Cara iki wis kasil digunakake kanggo akeh aplikasi, nanging kerep ngritik kasunyatan iku biologically implausible. jaringan saraf sing dilatih tanpa guru ing cilik endi masukan mung dikenal. Adhedhasar mau, jaringan mboko sithik sinau kanggo menehi paling Nilai hasil.

Aplikasi saka jaringan saraf punika saestu warna. Padha asring digunakake kanggo otomatis pangenalan, prakiraan, nitahaken saka macem-macem sistem pakar, taksiran saka functionals. Kanthi jaringan kuwi bisa nindakake pangenalan swara utawa sinyal optik kanggo mrédhiksi pratondho exchange nggawe sistem saged poto-learning, kang bisa, contone, kanggo synthesize wicara saka teks diwenehi utawa mobil taman. jaringan saraf ing West sing digunakake luwih aktif, sayangé, perusahaan domestik durung wis diadopsi cara iki.

Senadyan kaluwihan saka Ann ing petungan conventional ing sawetara wilayah, ing jaringan saraf ana - ora solusi becik. Wiwit lagi saged learning, padha uga salah. Kajaba iku, sampeyan ora bisa persis njamin sing jaringan syaraf dikembangaké optimal. Pangembang kudu ngerti alam saka masalah ono, duwe akèh informasi sing nggambaraké masalah, diwenehi data for testing lan jaringan latihan, kanggo milih cara tengen latihan, fungsi transfer lan fungsi ula bedhudhak.