Artifiziala Neurona sareak

Artifiziala Neurona sareak - neuronak - diren zelula bereziak osatutako dutenak dira. neurona biologiko, hau da, zelulak egiteko giza nerbio-sistema osatzen duten eredu matematiko dira.

Lehen aldiz Neurona sareak buruz hitz egiten dugu dira 1943an, eta Perceptron Rosenblatt asmakuntza ondoren urrezko aro iritsi da, eta sare oso ezaguna bihurtu dira. Hala ere, Minsk argitalpena 1969an, eta bertan, zientzialari frogatu Perceptron eraginkortasunik eza ondoren, baldintza jakin batzuetan, sektore honen interesa nabarmen jaitsi zen. Baina istorioa ez sareak artifizial batekin amaituko da. . 1985ean, J. Hopfield beren ikasketak aurkeztutako eta frogatu Neurona sare hori - makina tresna handia ikasteko.

It biologia hainbat kontzeptu eta printzipio batzuek ere. Neurona - switch bertan jasotzen eta ondoren mota bat lekaleak (seinaleak) transmititzen. neurona momentu nahikoa indartsu bat jasotzen bada, uste da dela aktibatzen da eta lekaleak berarekin lotutako neuronak gainerako transmititzen. Neurona bera eta hori ez zen aktibatzen, bertan gelditzen da, ez du pultsu transmititzen. neuronak lotzen elkarren artean eta lekaleak, axon, transmititu bertan bulkada zeregin eta dendrites, bertan seinaleak jasotzen hainbat iturrietatik jasoko synapses: Neurona hainbat osagai nagusi ditu. neurona baten atalase jakin baten gainetik bultzada bat jasotzen duenean, berehala hurrengo neurona seinale bat bidaltzen du.

Eredu matematiko apur bat desberdina da. Login eredu matematiko neurona baten - bektore bat, hau da osagai ugari osatuta dago. Osagai bakoitzak - lekaleak dira, neurona jaso du. eredua irteera zenbaki bakar bat da. Hau da, eredu sarrera-bektorea da eskalar bihurtuta, geroago beste neurona transferitu.

Neurona-sareak bi modutara trebatu daiteke: ekin eta irakasle bat gabe. ikaskuntza prozesua hainbat urrats ditu. Lehenik eta behin, sarean kanpoko estimulu sarrera dago. Ondoren, in araudiaren arabera aldatu egiten Neurona sare parametroak free, ondoren sarera sarrerako estimuluei dagoeneko ezberdinean erantzuten. Prozesua errepikatu behar, betiere sarea ez du arazoa konpontzen. ikasteko irakasle batekin algoritmoa da sarearen prestakuntza garaian jada erantzun zuzena dauka. Metodo hau arrakastaz aplikazio askotan erabiltzen da, baina, askotan, izan ere, biologiko implausible dela kritikatu. Neurona sareak irakaslearen gabe trebatu dira kasu non bakarrik ezagutzen sarrera batean. Oinarritutako horien gainean, sarea pixkanaka ikasten onena balioa irteera emateko.

Neurona sareak aplikatzea benetan anitza da. sarritan aitorpena, aurreikuspena, hainbat sortzea automatizatzeko erabiltzen dira sistema adituak, funtzionalaren hurbilketa. With sare bat, hala nola, soinu aintzatespen edo optikoa seinale egin daitezke aurreikustea truke adierazle sor auto-ikaskuntza, zein daiteke, adibidez, hizketa sintetizatzeko testu jakin bat edo aparkalekutik gai sistemak. Mendebaldean Neurona sareak dira erabiltzen aktiboagoan, zoritxarrez, etxeko enpresak oraindik ez zuen onartu metodo hau.

Ez du irtenbide ezin hobea - ANN abantailak arlo batzuetan kalkuluak konbentzionalak, dauden Neurona sareak arren. ikaskuntza gai dira geroztik, gaizki izan ditzazkete. Horrez gain, ezin duzu zehazki bermatzen garatu Neurona sare hori optimoa. Sustatzailearen arazoa izaera jorratzen ari ulertu behar, informazio asko probak eta prestakuntza sarearentzat datuak lortzeko arazoa deskribatzen duen, izan, ezta prestakuntza, transferentzia funtzioa eta adder funtzioen metodoa aukeratzeko.