Արհեստական նեյրոնային ցանցը ամենից հաճախ հասկացվում է նեյրոնային ցանց ասելով: Այն փոխկապակցված արհեստական նեյրոնների բարդ շարք է, որը մոդելավորվել է մարդու ուղեղի նեյրոնների հիման վրա և օգտագործվում է արհեստական ինտելեկտում՝ տեղեկատվություն մշակելու, սովորելու և կանխատեսումներ անելու համար:
Ինչպե՞ս են աշխատում նյարդային ցանցերը:
Նեյրոնը մարդու ուղեղի ամենահիմնական բջիջն է: Մարդու ուղեղն ունի միլիարդավոր նեյրոններ, որոնք փոխազդում և շփվում են միմյանց հետ՝ ձևավորելով նեյրոնային ցանցեր։
Այս նեյրոնները ընդունում են բազմաթիվ մուտքեր՝ սկսած այն ամենից, ինչ տեսնում և լսում ենք, մինչև այն, ինչ մենք զգում ենք, և այնուհետև հաղորդագրություններ են ուղարկում այլ նեյրոններին, որոնք էլ իրենց հերթին արձագանքում են: Գործող նեյրոնային ցանցերն այն են, ինչը մարդկանց հնարավորություն է տալիս մտածել և, որ ավելի կարևոր է, սովորել:
Որպես մեծ քանակությամբ տվյալներ վերցնելու, դրանք մշակելու և տվյալների հիման վրա կանխատեսումներ ու որոշումներ կայացնելու մեթոդ՝ մարդու ուղեղի նեյրոնային ցանցերը մարդուն հայտնի ամենահզոր հաշվողական ուժն են։
PASIEKA / Getty Images
Նյարդային ցանցերի տեսակները
Նյարդային ցանցը տեխնիկապես կենսաբանական տերմին է, մինչդեռ արհեստական նեյրոնային ցանցը նեյրոնային ցանցի այն տեսակն է, որի վրա հիմնված է արհեստական ինտելեկտը: Թեև բառն ինքնին ամենից հաճախ օգտագործվում է արհեստական նեյրոնային ցանցին անդրադառնալու համար, դուք հաճախ կտեսնեք, որ մարդիկ արհեստական նեյրոնային ցանցերն անվանում են պարզապես նեյրոնային ցանցեր:
Բնականաբար, մարդու ուղեղի նեյրոնային ցանցը շատ է տարբերվում արհեստականորեն կառուցված նեյրոնային ցանցից: Այնուամենայնիվ, տեղեկատվությունը մշակելու և կանխատեսումներ անելու համար նրանց աշխատանքի հիմնական ձևը մնում է նույնը:
Չնայած արհեստական նեյրոնային ցանցը չի լինի կենսաբանական նեյրոնային ցանցի կատարյալ վերականգնում, արհեստական նեյրոնային ցանցերը հիմնված և մոդելավորվում են ուղեղի նեյրոնային ցանցերի հիման վրա՝ հենց այս ցանցերի հաշվողական հզորության պատճառով:
Ինչի՞ համար են օգտագործվում նեյրոնային ցանցերը:
Մարդիկ օգտագործում են կենսաբանական նեյրոնային ցանցեր՝ տեղեկատվություն մշակելու, սովորելու և կանխատեսումներ անելու համար, օրինակ՝ մտածել: Արհեստական նեյրոնային ցանցերն աշխատում են մոտավորապես նույն կերպ, բայց ավելի փոքր չափով, քանի որ արհեստական նեյրոնային ցանցերը դեռ չեն կարող համապատասխանել մարդու ուղեղում հայտնաբերվածների բարդությանը և հզորությանը:
Արհեստական նեյրոնային ցանցերը հնարավորություն են տալիս ավելի բարդ, իրական և հզոր արհեստական ինտելեկտին խորը ուսուցման միջոցով, որը արհեստական նեյրոնային ցանցի ինքնուրույն սովորելու և սեփական որոշումներ կայացնելու գործընթացն է:
Մարդու նման արհեստական ինտելեկտը հնարավոր է զարգացած նեյրոնային ցանցի և նեյրոնային ցանցը վարժեցնելու (կամ ուսուցանելու) բավարար տվյալների շնորհիվ:A. I.-ն, ինչպես երևում է ֆիլմերում, այսօր դեռ գոյություն չունի, բայց եթե երբևէ գոյություն ունենա, նեյրոնային ցանցերի միջոցով խորը ուսուցումը կուժեղացնի այս ինտելեկտը:
ՀՏՀ
Ի՞նչ է խորը նյարդային ցանցը:
Հայտնի է նաև որպես խորը ուսուցում, այն մեքենայական ուսուցման ենթաոլորտ է A. I-ում: գործ ունի ուղեղի կառուցվածքի և ֆունկցիայի վրա մոդելավորված ալգորիթմների հետ: Խորը նեյրոնային ցանցերը նախագծված են թվային օրինաչափությունները ճանաչելու և դրանք իրական աշխարհի տվյալների վերածելու համար, ինչպիսիք են պատկերները, տեքստը կամ ձայնը:
Ի՞նչ է կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցը:
Սա խորը նյարդային ալգորիթմների դաս է, որը հաճախ օգտագործվում է տեսողական պատկերները վերլուծելու համար: Կովոլյուցիոն նեյրոնային ցանցը ստանում է պատկեր և հանում առանձնահատկությունները՝ օգտագործելով զտիչներ և օգտագործվում է հիմնականում պատկերների մշակման, դասակարգման և հատվածավորման համար:
Ի՞նչ է կրկնվող նեյրոնային ցանցը:
Սա արհեստական նեյրոնային ցանցի տեսակ է, որը սովորաբար օգտագործվում է խոսքի ճանաչման և բնական լեզվի մշակման համար: Կրկնվող նեյրոնային ցանցը օգտագործում է հաջորդական տվյալներ կամ ժամանակային շարքի տվյալներ՝ լեզուների թարգմանության և խոսքի ճանաչման ընդհանուր ժամանակային խնդիրները լուծելու համար:
