Нейрондық желілер

✔️ Тег: нейрондық желілер

Нейрондық желілер: бұл не?

Нейрондық желілер - мидың қалай жұмыс істейтініне ұқсайтын математикалық модельдер. Олар үлгіні тану және табиғи тілді өңдеу сияқты күрделі мәселелерді шешу үшін қолданылады.

Нейрондық желілер қалай жұмыс істейді?

Нейрондық желілер нейрондар деп аталатын көптеген өзара байланысты түйіндерден тұрады. Әрбір нейрон кірісті алады және оны математикалық функциямен өңдейді. Содан кейін ол нәтижені шығысқа немесе нейрондардың келесі қабатына береді.

Нейрондық желілер - мидың қалай жұмыс істейтініне ұқсайтын математикалық модельдер. Олар үлгіні тану және табиғи тілді өңдеу сияқты күрделі мәселелерді шешу үшін қолданылады.

Нейрондық желілердің құрылымы

Нейрондық желілер нейрондар деп аталатын көптеген өзара байланысты түйіндерден тұрады. Әрбір нейрон кірісті алады және оны математикалық функциямен өңдейді. Содан кейін ол нәтижені шығысқа немесе нейрондардың келесі қабатына береді.

нейрондық белсендіру

Нейрон кірісті қабылдағанда, ол өлшенген кірістердің қосындысын есептейді және оған қиғаштық қосады. Содан кейін шығысты алу үшін осы сомаға белсендіру функциясын қолданады.

Нейрондық желінің мысалы

Қолмен жазылған цифрларды тану тапсырмасы бойынша нейрондық желінің жұмысының мысалын қарастырайық. Фигураның суреті нейрондық желінің кірісіне беріледі. Нейрондық желі оны өңдейді және он цифрдың әрқайсысының кескінде болу ықтималдығын береді.

Нейрондық желілерді қолдану

Нейрондық желілер компьютерлік көру, табиғи тілді өңдеу және уақыттық қатарларды болжау сияқты көптеген салаларда қолданылады. Олар сондай-ақ ойындар мен кеңес беру жүйелерінде қолданылады.

компьютерлік көру

Нейрондық желілерді қолданудың бірі – компьютерлік көру. Нейрондық желілер үлгіні тану, объектіні анықтау және кескінді сегменттеу үшін қолданылады.

табиғи тілді өңдеу

Нейрондық желілер табиғи тілді өңдеу саласында да қолданылады. Олар компьютерлерге табиғи тілдегі мәтінді түсінуге және жасауға мүмкіндік береді.

Уақыт қатарын болжау

Нейрондық желілер уақыттық қатарларды болжау үшін пайдаланылуы мүмкін. Олар тарихи деректер негізінде уақыт қатарының болашақ мәндерін болжауға мүмкіндік береді.

Ойындар

Ойындарда нейрондық желілер де қолданылады. Олар ойыншылар үшін ақылдырақ және шынайырақ қарсыластар жасауға мүмкіндік береді.

Ұсыныс жүйелері

Нейрондық желілер пайдаланушыға оны қызықтыруы мүмкін тауарларды немесе қызметтерді ұсыну үшін кеңес беру жүйелерінде қолданылады.

Нейрондық желілерді оқыту

Нейрондық желі өз міндетін орындау үшін оны оқыту керек. Оқыту арнайы алгоритмдердің көмегімен модельдің оңтайлы параметрлерін таңдаудан тұрады.

Нейрондық желілердің түрлері

Нейрондық желілердің көптеген түрлері бар, соның ішінде конволюционды, қайталанатын және терең нейрондық желілер. Әрбір түрдің өзіндік ерекшеліктері бар және белгілі бір мәселелерді шешу үшін қолданылады.

Конволюциялық нейрондық желілер

Конволюциялық нейрондық желілер негізінен кескіндерді өңдеу үшін қолданылады. Олар кескіннен маңызды мүмкіндіктерді шығаруға мүмкіндік беретін бірнеше конвульстік және біріктіруші қабаттардан тұрады.

Қайталанатын нейрондық желілер

Қайталанатын нейрондық желілер мәтін немесе уақыт қатарлары сияқты деректер тізбегін өңдеу үшін пайдаланылады. Олардың шығыс сигналын есептеу кезінде кіріс деректерінің алдыңғы мәндерін есепке алуға мүмкіндік беретін кері байланыстары бар.

Терең нейрондық желілер

Терең нейрондық желілер – жасырын қабаттары көп нейрондық желілер. Олар үлгіні тану және табиғи тілді өңдеу сияқты күрделі мәселелерді шешу үшін қолданылады.

Тікелей таралу желілері

Форвардтық желілер нейрондық желілердің ең қарапайым түрі болып табылады. Олар кіріс, жасырын және шығыс қабаттардан тұрады және қарапайым жіктеу мен регрессия есептерін шешу үшін қолданылады.

Автокодерлер

Автокодерлер – деректерді қысу үшін қолданылатын нейрондық желінің бір түрі. Олар екі бөліктен тұрады: кіріс деректерін қысатын кодер және қысылған көріністен бастапқы деректерді қалпына келтіретін декодер.

Нейрондық желілердің болашағы

Нейрондық желілер дамып, жаңа қосымшаларды табуды жалғастыруда. Олар жасанды интеллект пен машиналық оқытуды дамытуда маңызды рөл атқарады.

⟹ Бұл тақырыпты қамтитын материалдар мыналар: