КӨПҚАБАТТЫ ПЕРСЕПТРОН

Жұмыс түрі: Материал
Тегін: Антиплагиат
Көлемі: 7 бет
Таңдаулыға:

Розенблатт персептроны және оны оқыту

Hoca Ahmet Yesevi Uluslararası Kazak Türk Üniversitesi

Қожа Ахмет Ясауи атындағы Халықаралық қазақ-түрік университеті

Дайындаған: Иброхимов Исроил
Тобы : АБК-711

Кентау 2021

МАЗМҰНЫ

КІРІСПЕ 2
ПЕРЦЕПТРОН ДЕГЕНІМІЗ НЕ? 4
КӨПҚАБАТТЫ ПЕРСЕПТРОН 7
ПЕРЦЕПТРОН ҚАЛАЙ ЖҰМЫС ІСТЕЙДІ? 8
ПЕРСЕПТРОНДЫ ДАМЫТУ 9
ҚОРЫТЫНДЫ 10

КІРІСПЕ

1943 жылы Уоррен Мак-Каллок пен Уолтер Питтс "жүйке белсенділігіне қатысты идеялардың логикалық есебі" атты мақаласында жасанды нейрондық желі ұғымын ұсынды. Атап айтқанда, олар жасанды нейронның моделін ұсынды. Дональд Хебб 1949 жылы "мінез-құлықты ұйымдастыру" еңбегінде нейрондарды оқытудың негізгі принциптерін сипаттады.
Бұл идеяларды бірнеше жылдан кейін американдық нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт дамыды. Ол адамның қабылдау процесін модельдейтін құрылғы схемасын ұсынды және оны "перцептрон"деп атады. Перцептрон сенсорлық өріс болып табылатын фотоэлементтерден сигналдарды электромеханикалық жад ұяшықтарының блоктарына жіберді. Бұл жасушалар коннективизм принциптеріне сәйкес кездейсоқ бір-бірімен байланысқан. 1957 жылы Корнелл Аэронавтика зертханасында IBM 704 компьютеріндегі перцептронды модельдеу сәтті аяқталды, ал екі жылдан кейін, 1960 жылы 23 маусымда Корнелл университетінде ағылшын алфавитінің кейбір әріптерін тануға қабілетті алғашқы нейрокомпьютер -- Марк-1 көрсетілді.
Перцептронды кескіндерді жіктеуге "үйрету" үшін адамның оқу процесін еске түсіретін сынақтар мен қателіктерді оқытудың арнайы итерациялық әдісі -- қатені түзету әдісі жасалды. Сонымен қатар, бір немесе басқа әріпті тану кезінде перцептрон жеке жағдайларда маңызды емес айырмашылықтарға қарағанда статистикалық түрде жиі кездесетін әріптің сипаттамаларын ажырата алды. Осылайша, перцептрон әр түрлі жолмен жазылған әріптерді бір жалпыланған кескінге жинақтай алды. Алайда, перцептронның мүмкіндіктері шектеулі болды: машина ішінара жабық әріптерді, сондай-ақ оның жаттығу кезеңінде қолданылғаннан гөрі ығысу немесе бұралу арқылы орналастырылған басқа өлшемдегі әріптерді сенімді түрде тани алмады.
Алғашқы нәтижелер туралы есеп 1958 жылы пайда болды-содан кейін Розенблатт "Перцептрон: мидағы ақпаратты сақтау мен ұйымдастырудың ықтималды моделі"атты мақала жариялады[7]. Бірақ ол 1962 жылы "нейродинамика принциптері: Перцептрондар және ми механизмдерінің теориясы"кітабында қабылдау және перцептрондар процестеріне қатысты өзінің теориялары мен болжамдарын толығырақ сипаттайды. Кітапта ол бір жасырын қабаты бар перцептронның дайын модельдерін ғана емес, сонымен қатар кросс - (ҮШІНШІ ТАРАУ) және кері (ТӨРТІНШІ ТАРАУ) байланыстары бар көп қабатты перцептрондарды қарастырады. Кітапта бірқатар маңызды идеялар мен теоремалар енгізілген, мысалы, перцептронның конвергенция теоремасы дәлелденген.

ПЕРЦЕПТРОН ДЕГЕНІМІЗ НЕ?

Перцептрон - бұл екілік жіктеуді орындау алгоритмі болып табылатын нейрондық желі. Ол объектінің белгілі бір санатқа жататындығын анықтайды (мысалы, суреттегі жануар мысық па, жоқ па).
Персептрон нейрондық желілер мен жасанды интеллект тарихында ерекше орын алады, өйткені оның тиімділігі туралы алғашқы елестер деп аталатындардың пайда болуына әкелді. 2000 жылдары Джефф Хинтонның еңбектері жарияланғаннан кейін мұз әсер етті, оның нәтижелері машинаны оқытудың барлық салаларын өзгертті.

Фрэнк Розенблатт

Перцептронның негізін қалаушы Фрэнк Розенблатт оны алгоритм емес, құрылғы ретінде танымал етті. Персептрон әлемге алғаш рет аппараттық құрал ретінде кірді. Корнелл университетінде оқып, содан кейін дәріс оқыған психолог Розенблатт АҚШ-тағы теңіз зерттеулер басқармасынан оқуға болатын машинаны жобалау үшін қаражат алды. Оның "Mark I" деп аталатын құрылғысы осылай көрінді:

Перцептрон-бұл сызықтық классификатор, яғни түзу сызықтың екі санатын бөлу арқылы объектіні жіктейтін алгоритм. Нысан әдетте вектор болып табылады-салмағы w-мен алынған және b-ге ауыстырылған x функциясы: y = w * x + b.
Шығу кезінде персептрон салмақ коэффициенттерін қолдана отырып сызықтық комбинацияны қалыптастыру арқылы бірнеше нақты кіріс объектілеріне негізделген y нәтижесін шығарады (кейде нәтижені сызықты емес активтендіру функциясы арқылы өткізу арқылы). Бұл математика тілінде қалай көрінеді:

мұндағы w -салмақ коэффициенттерінің векторы, x - кіріс нысандарының векторы, b - ығысу, φ - сызықтық емес активтендіру функциясы.
Розенблатт бір қабатты перцептронды ойлап тапты. Бұл оның аппараттық алгоритмінде нейрондық желілерге белгілер иерархиясын модельдеуге мүмкіндік беретін бірнеше деңгей жоқ дегенді білдіреді. Бұл кішігірім нейрондық желі болды, бұл перцептронға сызықтық емес жіктеуді жүзеге асыруға кедергі келтірді, мысалы, XOR функциясының мәнін есептеу (XOR операторының ... жалғасы

Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.