Жасанды нейрондық желілер

Жұмыс түрі: Материал
Тегін: Антиплагиат
Көлемі: 61 бет
Таңдаулыға:

1. ЕСЕПТІК-ТЕОРИЯЛЫҚ БӨЛІМ.

1. 1 Жобалау мәселелерін нейрондық желілер көмегімен шешу.

Нейрондық желінің көмегімен есептерді шешу керек. Нейрондық желіге ендіру және шығару арасында ассоциациялар құру арқылы оқытылады. Сондықтан, қажетті шығумен қажетті қауымдастықты құру үшін нейрондық желінің кіріс деректерін пайдалана отырып шешу керек.

Жобалау процесінің тағы бір маңызды бөлігі - әрбір нақты деректер арқылы жоба құру. Деректер таңбалар, суреттер немесе сандар болуы мүмкін. Алайда, нейрондық желілер тек сандарды түсіне алады. Болжау-кез келген табиғат объектілерінің дамуын болжаудың жалпы принциптері мен әдістерін, болжамдарды әзірлеу процесінің заңдылықтарын зерттейтін ғылыми пән. Болжам-объектінің болашақта ықтимал жай-күйі немесе баламалы жолдар және осы жай-күйлерге қол жеткізу мерзімдері туралы негізделген пікір. Болжамдау-болжамды әзірлеу процесі. Болжамдау кезеңі-өз міндеттерімен, әдістерімен және нәтижелерімен сипатталатын болжамдарды әзірлеу процесінің бір бөлігі. Кезеңдерге бөлу болжау объектісінің жүйеленген сипаттамасын құру ерекшелігімен, деректерді жинаумен, модельді құрумен, болжамның верификациясымен байланысты. Болжауды қабылдау - болжауды әзірлеу процесінде нақты нәтижені алуға бағытталған бір немесе бірнеше математикалық немесе логикалық операциялар. Қабылдау ретінде динамикалық қатарды тегістеу, сарапшының құзыреттілігін анықтау, сарапшылар бағасының орташа өлшенген мәнін есептеу және т. б. болуы мүмкін. Болжамдау моделі - зерттеу болашақта болжамдау объектісінің ықтимал жай-күйі және оларды жүзеге асыру жолдары мен мерзімдері туралы ақпарат алуға мүмкіндік беретін болжамдау объектісінің моделі. Болжамдық нұсқа - ықтимал болжамдар тобын құрайтын болжамдардың бірі. Болжамдау объектісі жай-күйі туралы болжам берілетін процесс, жүйе немесе құбылыс. Болжамдау объектісінің сипаттамасы-болжамдау объектісінің қандай да бір қасиетінің сапалық немесе сандық көрінісі. Болжаудың ауыспалы объектісі-болжамның алдын алу негізі және кезеңі ішінде өзгертілетін болып табылатын немесе қабылданатын болжамдау объектісінің сандық сипаттамасы. Болжамдау объектісінің күрделілігі - оның элементтерінің, қасиеттері мен қатынастарының әртүрлілігін айқындайтын болжамдау объектісінің сипаттамасы.

Алғаш рет нейрондық желі 1943 жылы Мак Каллок пен Питстың жұмысында қарастырылды. Жүйке жүйесінің қысқаша моделін құрды, ол - нейрон деп аталды. Мидың ішінде бір - бірімен байланысқан негізінен 1011 нейроннан тұрды. Нейронның қысқалау біткен тармақтары дендрит, ал ұзындары аксон деп аталды. Әр нейрон өз дендриттінен ақпарат алды, әрі қарай аксон арқылы жіберіп, кейін мыңдаған синапсонкаға айналып отырды. Нейронның құрылысы, көлемі, пішіні әр түрлі. Ең көлемдісі - үлкен ми сыңарлары қыртысы, мишық. Шеткі нейрондар көбінесе бір дендритті, бір аксонды болды, бұларды диполярлы нейрондар деп аталды. Нерв жүйесі әрекетінің әр түрлі қызметі мен оның күрделілігі нейрон санына байланысты болады. Нейрон теориясы - нерв жүйесі жеке-жеке, бірақ өзара жалғасқан нейрондардан тұратын деп санайтын ғылыми көзқарас. Нейрон теориясының дамуына испан ғалымы С. Рамон-и-Кахаль, А. А. Заварзин, Б. И. Лаврентьев тағы басқа нерв жүйесі құрылысын, оның эмбриональдық дамуын, сондай-ақ нейрондардың дегенерациясы мен регенерациясын микорскоп пен зерттеу жұмыстары нәтижелерінің маңызы зор болды. Қазіргі кезде электрофизиологиялық және электрондық микроскоп пен зерттеу әдістері, барлық организмдердің нерв жүйесі жекеленген, бірақ өзара жалғасқан жері күрделі құрылысты нейрондардан тұратынын анықтады. 19 ғасырдың аяғы - 20 ғасырдың басында бір нейронның клеткалық заты екінші нейронға үздіксіз ауысып отырады, сондықтан нерв клеткалары бір тұтас тор құрады деп санаған нейрон теориясына қарсы континуитет теориясы шыққан.

Нейронның жүйелік теориясы жасанды интеллекттің аймағына шығып, қабілетті жүйке биологиялық жүйелерге оқыту және қатені түзеу, төмен деңгейдегі мидың құрылымын модельдеу.

Нейронның бірінші моделі 1943 жылы белгілі нейрофизиолог Уоренн Мак-Каллок және оның оқушысы студент Уолтера Питтс есептеу «идеялар жүйке белсенділігін» зерттеген.

У. Мак‑Каллок У. Питтс

Мак Каллока-Питтс нейрон желісінің формуласы тәуелділікпен сипатталады.

Мұнда - нейронның шығуы, - кіріс сигналдары, - синаптикалық салмақ, - шегі ығысу, - активтендірудің шекті функциясы:

1 - Сурет. Нейронның моделі

Кіріс сигналдары тиісті салмақтарға көбейтілетіндігін білдіреді. Ығысу салмағына көбейтілген жеке кіріс ретінде қарастырылады. Өлшенген салмаққа көбейтілген кіріс қосылады. Қосылымның нәтижесі сызықты емес түрлендіруге жатады. Жасанды нейрондық желілер біріктірілген және өзара әрекеттесетін қарапайым процессорлар. Жасанды нейрондық желілер - нейрондық желілер жұмыс істеу принципі бойынша құрылған математикалық модельдер, сондай-ақ олардың бағдарламалық немесе аппараттық іске асырылуы. Бұл ұғым мидағы процестерді зерттеу кезінде және осы процестерді модельдеу кезінде пайда болды. Нәтижесінде, оқыту алгоритмдерін әзірлегеннен кейін алынған модельдерді практикалық мақсаттарда:болжау міндеттерінде, бейнелерді тану үшін, басқару міндеттерінде және т. б. пайдалана бастады.

Мак-Каллока - Питтс идеясы мен Фрэнк Розенблатттың алдымен IBM-794 компьютеріне арналған бейне бағдарлама, содан кейін адам көзін модельдейтін әлемдегі алғашқы нейрокомпьютердің MARK 1 электрондық құрылғысы түрінде пайда түсіру болды.

а) б)

2-сурет. Ф. Розенблатт және персептрон

Бұл құрылғы Мак-Каллок - Питтс сызбасы бойынша салынған нейронның элементтік базасы ретінде болды, ол персептрон деп аталды (ағылш. perceptron лат. perceptio-қабылдау) . Розенблаттаның Персептрон үш типті элементтерден тұрады: S элементтер, a элементтер және R элементтер. S элементтері-сенсорлардың немесе рецепторлардың қабаты. Физикалық сенсорлар камераның фоторезисторлары болып табылады. Әрбір сенсор екі күйдің бірінде болуы мүмкін - тыныштық немесе қозу. Тыныштық жағдайында сенсор ассоциативті элементтерге нөлдік сигнал береді, ал қозу жағдайында - дара. Әрбір ассоциативті элементке S элементтер жиынтығы сәйкес келеді. A элемент S элементтерінен сигналдардың саны оның кірісінде кейбір шамадан асып түскеннен кейін белсендіріледі. Физикалық A элементтер Мак-Каллок-Питтс нейрондары болып табылады, бұл ретте S -A байланыстарының салмағы {-1; 0; +1} мәндерін қабылдай алатын және A элементтерінің шектерінің мәні кездейсоқ түрде ең басында таңдап, содан кейін өзгертілмейді. A сигналдары Мак-Каллок-Питтс нейрондары болып табылатын R элементтеріне беріледі. Бірақ R элементтері қабатының салмағы Розенблаттпен әзірленген алгоритм бойынша оқытылады. Оқыту S қабатына сурет элементтерін беру және белгілі мәндермен персептрон шығуларын салыстыру кезінде R элементтердің қабатының таразысын баптау тұрады.

Розенблатт персептронды үш қабатты желі ретінде жіктеді. Қазіргі таңда сенсорлық қабат әдетте ескерілмейді. Содан кейін Розенблаттың персептронын екі қабатты желі ретінде қарастыру керек. Персептрон әдетте Розенблатт персептронының R элементтерінің қабатын білдіретін бір қабатты желі деп аталды.

$C:\Users\Dinara\Desktop\Perceptron-ru.svg_ - копия.jpg$

3 - сурет. Үш шығу жолы бар персептронның схемасы

1969 жылы М. Минский және С. Пейперт «Персептрон» кітабын жариялады. Кітапта персептрон Розенблатттың шектеуі математикалық қатаң негізделген. Бұл кітаптың пайда болуы батыстық мамандардың нейрондық желілерге деген қызығушылығын және тиісінше жұмыстарды қаржыландыруды күрт төмендетті деп саналады. Нейрондық желілерге деген қызығушылықтың төмендеуінің шынайы себебі көп қабатты желілерді оқыту теориясы мен алгоритмдерінің жоқтығынан туындайды.

Алайда, 1965 ж. Ж. Нильсон персептрондардан кең мүмкіндіктерге ие көп қабатты желіні құруға болатынын көрсетті. Бірақ сол уақытта көп қабатты желілерді оқыту әдістері болған жоқ.

1. 2 Жасанды нейрондық желілер

Жасанды нейрондық желілер - нейрондық желілер жұмыс істеу принципі бойынша құрылған математикалық модельдер, сондай-ақ олардың бағдарламалық немесе аппараттық іске асырылуы. Бұл ұғым мидағы процестерді зерттеу кезінде және осы процестерді модельдеу кезінде пайда болды. Нәтижесінде, оқыту алгоритмдерін әзірлегеннен кейін алынған модельдерді практикалық мақсаттарда:болжау міндеттерінде, бейнелерді тану үшін, басқару міндеттерінде және т. б. пайдалана бастады.

Жасанды нейрондық желілер біріктірілген және өзара әрекеттесетін қарапайым процессорлар.

Нейрондық желілер жасанды интеллект саласындағы зерттеулерден пайда болды, атап айтқанда, мидың төменгі деңгейлі құрылымын моделдей отырып, биологиялық жүйке жүйелерінің оқу және қателерді түзету қабілетін жаңғырту әрекеттерінен, 60-80 жылдары жасанды интеллект бойынша зерттеулердің негізгі саласы сараптамалық жүйелер болды. Мұндай жүйелер ойлау процесін жоғары деңгейде моделдеуге негізделді, атап айтқанда біздің ойлау процесі символдармен манипуляцияларда құрылғаны туралы көріністе. Көп ұзамай мұндай жүйелер кейбір салаларда пайда әкелуі мүмкін болса да, адам интеллектінің кейбір негізгі аспектілерін жоғалтпайды. Бір көзқарасқа сәйкес, мұның себебі олар ми құрылымын ойнату мүмкін емес. Жасанды интеллект жасау үшін ұқсас архитектурасы бар жүйені құру қажет.

Жасанды нейрондық желі - бұл бір-бірімен қосылған нейрондар жиынтығы. Әдетте, нейрондық желіде барлық нейрондардың беріліс функциялары тіркелген, ал салмақ нейрондық желінің параметрлері болып табылады және өзгеруі мүмкін. Нейрондардың кейбір кірулері нейрондық желінің сыртқы кірістері ретінде, ал кейбір шығулар - нейрондық желінің сыртқы шығулары ретінде белгіленген. Нейрондық желі кірісінде кез келген сандарды басу арқылы біз нейрондық желі шығыстарында қандай да бір сандар жиынтығын аламыз. Сонымен, нейрондық желінің жұмысы кіріс векторын Шығыс векторына түрлендіруден тұрады, және де бұл түрлендіру нейрондық желінің таразыларымен беріледі.

Жасанды нейрондық желі - нейрондық элементтердің және олардың арасындағы байланыстардың жиынтығы.

Әрбір жасанды нейрондық желінің негізін салыстырмалы түрде қарапайым, көп жағдайда - бір типті, ми нейрондарының жұмысын имитациялайтын элементтер ұяшықтар, бұдан әрі нейрон деп жасанды нейрон, жасанды нейрондық желінің ұяшығы құрайды.

Жасанды нейрондық желі ретінде ақпарат өңдеу есептеуіш құрылғысы түсініледі. Ол байланыстар немесе синапстар деп аталатын ақпарат алмасу баулары мен өзара байланысқан параллельді жұмыс істеуші қарапайым процессорлық элементтердің үлкен сандары - нейрондардан тұрады. Нейрондық желіде сыртқы әлемнен хабар алатын байланыстардың тобы және нейрондық желінің берілетін сигналдарды алынатын шығыс байланыстардың тобы болады. Нейрондық желілер классификация мен жобалаудың әр түрлі есептерін шешу үшін қолданылады.

Жасанды нейрондық желілер тірі мидың жұмыс істеуі туралы білім негізінде пайда болды. Жасанды нейрондық желілер бойынша кез келген кітап ми жұмысының қысқаша сипаттамасынан басталады, ми жұмысы туралы біздің біліміміз соншалықты шектеулі, бұл өте өрескел ұқсастық туралы айтуға болады. Жасанды нейрондық желілерді әзірлеу кезінде ми жұмысы туралы заманауи биологиялық білім шегінен шығуға тура келеді. Көптеген жағдайларда бұл биологиялық ақиқаттан бас тарту қажеттігіне әкеледі, тірі материяда мүмкін емес немесе мидың анатомиясы мен жұмыс істеуі туралы қате үлкен жорамалдарды талап ететін желілер құрылады. Қандай да бір дәрежеде бұл ұшақтардың жағдайын еске түсіреді. Ұшақты құру құстардың ұшуын бақылауға түрткі болды. Бірақ авиацияны дамыту құстар мен қазіргі заманғы ұшу аппараттарының ұқсастығы туралы айтуға болмайды. Жасанды нейрондық желілер мен ми арасындағы ұқсастықтар миын зерттеуде жасанды нейрондық желілер түрінде, интеллект және ойлау процестерін зерттеуде белгілі бір шектерде сақталуы тиіс. Адамның жүйке жүйесін зерттеумен есептеу нейронаукасы ақпаратты өңдеу процестері тұрғысынан айналысады. Бірақ бұл біздің облыс емес. Біз нейрондық желілерді ғылымда, техникада, экономикада, медицинада және басқа да қолданбалы салаларда қолдануға бағдарланамыз. Сондықтан "нейрондық желі" термині біз жасанды нейрондық желіні түсінеміз және жасанды нейрондық желілерді математикалық модель ретінде қарастырамыз. Сигнал нейронның шығу сигналы аксонмен синапстарды қалыптастыра отырып, басқа нейрондардың сомасымен және дендриттерімен байланысатын оның көптеген жүйке ұштары арқылы шығарылады. Синапсы-екі Нейрон арасындағы интерфейстер. Торға басқа нейрондардың шығуын қосатын синапстар дендриттерде де, тордың денесінде де болуы мүмкін.

Нерв жүйесінің ішіндегі сигналдарды беру күрделі электрохимиялық процесс болып табылады. Екі жасушаның арасындағы жүйке импульсінің берілуі нейро медиаторамикоторлы деп аталатын ерекше химиялық субстанциялардың бөлінуіне негізделген, синапстардан түсетін тітіркендіргіштердің әсерінен қалыптасады. Нейромедиатор жасушалық мембранаға әсер етеді, оның электр өзгеруін туындатады, бұл өзгерістің шамасы мембранаға түсетін нейромедиатордың санына пропорционалды.

Синапстар бір-бірінен нейромедиатордың мөлшері мен концентрациясының мүмкіндіктерімен ерекшеленеді. Осы себепті әртүрлі синапстер арқылы жүйке жасушасының кіруіне түсетін бірдей шамадағы импульстер оны әртүрлі дәрежеде қоздыру мүмкін. Жасушаның қозу өлшемі-оның мембранасының поляризация деңгейі, барлық синапстарда бөлінген нейромедиатордың жиынтық санына байланысты.

Біз табиғи нейрондық желінің жұмысы туралы қарастырдық. Қазіргі заманғы зерттеулер синапстар арасындағы сигналдарды таратудың химиялық табиғатының маңызды рөлін көрсетті-баяу синаптикалық өзара іс-қимыл деп аталады.

Мидың құрылысы мен жұмысына деген заманауи көзқарастарды егжей-тегжейлі, бірақ танымал баяндаумен кітаппен танысуға болады. Ерекше кітап, негіздері қаланды Иерархиялық Уақытша Жад (HTM - Hierar chical temporal memory, HTM) - моделін ми әзірленген Джеффом Хокинсом және Джоржом.

Биологиялық Нейрон жұмысының қаралған сипаттамасынан нейронның жақындатылған математикалық моделінде кіріс сигналдары әрбір сигналдың нейронның жай-күйіне әсерін ескеретін коэффициенттерге көбейтілуі тиіс. Синаптикалық салмақтар оң және теріс мәндерді қабылдайтын табиғи сандар болуы тиіс. Бірінші жағдайда синапс қоздырғыш, ал екіншісінде - клетканың басқа сигналдармен қозуына кедергі келтіретін тежейтін әсер береді. Осылайша, қозғаушы синапстың әрекеті синаптикалық салмақтың оң мәнімен, ал тежеуші синапстың әрекеті - теріс мәнмен модельдеуі мүмкін.

Кіріс импульстерінің түсуі нәтижесінде жүйке жасушасының белгілі бір электрлік қозуы болады. Қозу процесі сызықты емес процесс болып табылады және кіріс сигналдарын сызықтық қосудың қарапайым операциясына сәйкес келмейді. Егер электр тепе-теңдігінің күйінен ауытқу үлкен болмаса немесе егер қозу мен тежелу балансы теріс болса, онда нейрон қозбайды. Бұл жағдайда жасушаның қозу деңгейі оның іске қосылу шегінен төмен болды деп саналады. Егер қозу мен тежелу сомасы жасушаның активтендіру шегінен асып кетсе, шығу сигналының мәні күрт өсе бастайды. Осы жасушамен қосылған басқа нейрондарға аксон жіберген жүйке импульсі бар. Сигналдың шамасы 100 mV құралы іс жүзінде шектен асып кету дәрежесіне байланысты емес.

Осылайша, нейронның қарапайым математикалық моделі синаптикалық салмақтарға көбейтілген кіріс сигналдарын жинақтауды және алынған соманы бастапқы элементпен өңдеуді қамтуы тиіс.

Жүйке импульсінің генерациясымен бір мезгілде жасушада рефракция процесі іске қосылады. Бұл процесс нәтижесінде жасушаны белсендіру шегі күрт артады және рефракция уақыты деп аталатын біраз уақыт бойы, жасуша тіпті күшті қозғаған кезде де сигнал жасай алмайды. Техникалық нейрондардың кейбір модельдерінде рефракция процесі ескеріледі.

Қазіргі уақытта жасанды нейрондардың көптеген модельдері әзірленді, олардың кейбірінің жұмыс істеуі сипатталған қарапайым биологиялық прототиптен айтарлықтай ерекшеленеді. Қолданбалы зерттеулерде жасанды нейрондық желілерді бірнеше ерекше ерекшеліктерге ие математикалық модельдердің кейбір класы ретінде қарастыруға болады, олардың арасында келесілерді ерекшелеуге болады.

Оқыту және жалпылау қабілеті - нейрондық желілердің көптеген типтері кәдімгі компьютерлер ретінде бағдарламанбайды, ал оқытады. Оқыту желі параметрлерін, бірінші кезекте, синаптикалық таразыларды теңшеуге негізделеді. Қорытынды желі оқылмаған жағдайларды тану мүмкіндігін білдіреді. Мысалы, функцияны аппроксимдеуге үйретілген желі аргументтер мен функциялардың көптеген мәндерінде оқытылады. Оқытылған желі оқылмаған аргументтер мәндерінде функцияның мәнін алуға мүмкіндік береді.

Сызықсыз - нейрондық желілердің көптеген модельдері күрделі сызықсыз модельдер болып табылады.

Нейрондардың параллель жұмыс сипаты, бұл жұмыстың жоғары жылдамдығы мен үлкен сенімділігін қамтамасыз етеді. Адамның миы шамамен байланыстарға қатысатын нейрондар бар. Бұл жағдайда ми нейрондары салыстырмалы түрде баяу жұмыс істейді: жүйке импульсінің таралу жылдамдығы шамамен 100 м / с тең, бұл мыс сымы бойынша электр сигналының таралу жылдамдығына қарағанда миллион есе аз. Нейрондар мен байланыстардың көп санының, сондай-ақ мидың оқуға қабілеттілігінің арқасында дәстүрлі архитектуралық компьютерлерде қиын шешілетін көптеген міндеттерді шешудің жоғары жылдамдығы мен сенімділігі қамтамасыз етіледі.

4 - сурет. Нейрондық желіні оқыту процессі

1. 3 Жасанды нейрондық желілер көмегімен моделдеу.

Жасанды нейрон жүйесі компьютердегі нейрон желілерінің моделін имитациялау арқылы жасалуы мүмкін. Нақты нейрондардың процестерін имитациялайтын алгоритмдерді пайдалана отырып, біз желіні "оқуға" мәжбүрлей аламыз, бұл көптеген түрлі мәселелерді шешуге көмектеседі. Нейрон моделі шекті шама ретінде ұсынылады. Модель басқа сыртқы көздерден деректерді алады, әрбір кіріс мәнін анықтайды және осы мәндерді қосады.

Жасанды нейрондарды шешу үшін жеке нейрондар және әр түрлі процедураларды оқыту керек, қиын есептерді тиімді пайдалану арқылы объектілерді бірдей және топтастыру арқылы синтездеу. Басқаруда үлкен нейрондық топтарды үйлестіру арқылы, олардан жасанды нейрондық жүйені ұйымдастырады. Жасанды нейрондық жүйеден көптеген үлгіні ұйымдастыруға болады, нейронның әр қабатын сақтайды. Нейрондар ішкі қабат пен ортадағы қабаттар арқылы бір-бірімен байланыста болады. Белгілер бағдарлы хабар беру арқылы нейрондар тура және кері бола алады. Нейрон қабаттарын мәліметтерді ішкі ортадан тікелей алу - ішке кіру қабаты, мәліметтің сыртқы қабатына жіберу - шығу қабаты болып есептелінеді. Ал басқа қабаттары егер де олар жүйеде болса аралық және жасырын деп аталады. Функционалдарды қабаттарға бөлу желісі жүргізілмейді өйткені кіріс пен шығыс барлық қабатқа қосыла алады. Жүйенің құрылымы мен сәулеті жасанды нейрондарға байланысты болады өйткені ол желіні есептеуі керек. Ол бір кабатты кері байланныссыз немесе байланысты болуы мүмкін, екі қабатты тікелей байланыс үш қабатты кері байланыс және т. б. Кері байланысты желі рекуррент деп аталады. Сырттай архитектураның жасанды нейронның желісі сандық қабаттан функция активацияның әрбір қабатында ығысу арқылы әр қабаттың кіріс пен шығыстың вектордың мақсаты мен белігіленеді. Мысалы:аппроксимация үшін функцияның соңғы сандық нүктесі түзу белгі мен қолданылады. Бұл желіде бірнеше қабат активацияның сигмондалдық функицясы бар. Шығыс қабаты активацияның сызықтық функциясында болады. Бұл желі кері байланысы жоқ сондықтан оны түзу байланыс белгісі деп атайды. Жасанды графикалық нейрондық желі функционалдық немесе құрылымдық сызба түрінді көрсетеді. Бөлік пен нұсқамада керекті параметрлер мен білгілер көрсетіледі. Желінің құрылым тізбегі бөліктің типтіктеру арқылы суреттеледі. Жүйенің құрылымдық сызбасы үлкендеу және бөліктен тұрса онда детализацияның дәрежесі пайда мен анықтайды. Жүйелердің бөліктерінің белгіленуі элемент пен параметр жүйесінен вектор - матрициасынан болады. Егер де белгіленуде екі индекс болса ереже бойынша бірнеше индекс оның мекен - жайын көрсетеді немесе бөлім белгіленуі, ал екінші индекс - желі құрылымының тізбегінің көзі құрылым сызбасы автоматикалық жүйе арқылы деп gensim командасымен құрылады. Вектор мен матрица құрылым сызбасында күрделі объект болса, онда ұяшық пен массивті ұяшықты пайдаланады.

Нейрондық желінінің белгілі бір түрін құру үшін арнайы конструктор пайдаланылады.

Нейрондық желілердің барлық түрлерінің өзіндік ерекшеліктері бар. Барлығы әр түрлі жұмыстар атқарады. Нейрондық желілер әртүрлі белгілері бойынша жіктеледі. Нейрондық желілердің негізгі түрлерін атап өтейік.

1. Өңделетін Ақпарат түрі бойынша желілер:

- аналогтық желілер-ақпаратты үздіксіз түрде пайдаланады, аналогтық схемалардың көмегімен аппараттық түрде іске асырылады;

- цифрлық желілер-цифрлық түрде берілген ақпаратпен жұмыс істейді, цифрлық схемалардың көмегімен аппараттық түрде іске асырылады.

Қазіргі заманғы аппараттық іске асыру және желілерді бағдарламалық модельдеу әрдайым дерлік сандық болып табылады.

2. Қабаттар саны бойынша бір қабатты және көп қабатты желілер бөлінеді.

Бір қабатты желі нейрондардың бір қабатынан тұрады.

... жалғасы

Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.