ხელოვნური ნერვული ქსელი არის ის, რაც ყველაზე ხშირად იგულისხმება ნერვულ ქსელში. ეს არის ურთიერთდაკავშირებული ხელოვნური ნეირონების რთული სერია, რომელიც მოდელირებულია ადამიანის ტვინში არსებული ნეირონების მიხედვით და გამოიყენება ხელოვნურ ინტელექტში ინფორმაციის დასამუშავებლად, სწავლისა და წინასწარმეტყველების გასაკეთებლად.
როგორ მუშაობს ნერვული ქსელები?
ნეირონი ადამიანის ტვინის ყველაზე ფუნდამენტური უჯრედია. ადამიანის ტვინს აქვს მრავალი მილიარდი ნეირონი, რომლებიც ურთიერთქმედებენ და ურთიერთობენ ერთმანეთთან, ქმნიან ნერვულ ქსელებს.
ეს ნეირონები იღებენ ბევრ შეყვანას, დაწყებული იმით, რასაც ვხედავთ და გვესმის, დამთავრებული იმით, თუ როგორ ვგრძნობთ ყველაფერს შუალედში და შემდეგ აგზავნიან შეტყობინებებს სხვა ნეირონებს, რომლებიც თავის მხრივ რეაგირებენ. მოქმედი ნერვული ქსელები არის ის, რაც საშუალებას აძლევს ადამიანებს იფიქრონ და რაც მთავარია ისწავლონ.
როგორც დიდი რაოდენობით მონაცემების აღების, მათი დამუშავებისა და მონაცემების საფუძველზე პროგნოზირებისა და გადაწყვეტილების მიღების მეთოდი, ადამიანის ტვინის ნერვული ქსელები ყველაზე ძლიერი გამოთვლითი ძალაა, რომელიც ცნობილია ადამიანისთვის..
PASIEKA / გეტის სურათები
ნერვული ქსელების ტიპები
ნეირონული ქსელი ტექნიკურად ბიოლოგიური ტერმინია, ხოლო ხელოვნური ნერვული ქსელი არის ნერვული ქსელის სახეობა, რომელსაც ეყრდნობა ხელოვნური ინტელექტი. მიუხედავად იმისა, რომ თავად სიტყვა ყველაზე ხშირად გამოიყენება ხელოვნური ნერვული ქსელის აღსანიშნავად, ხშირად ნახავთ, რომ ადამიანები ხელოვნურ ნერვულ ქსელებს უბრალოდ ნერვულ ქსელებად მოიხსენიებენ.
ბუნებრივია, ადამიანის ტვინში არსებული ნერვული ქსელი ძალიან განსხვავდება ხელოვნურად აგებული ნერვული ქსელისგან. მიუხედავად ამისა, ინფორმაციის დამუშავებისა და წინასწარმეტყველების გაკეთების ფუნდამენტური გზა იგივე რჩება.
მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ნერვული ქსელი არ იქნება ბიოლოგიური ნერვული ქსელის სრულყოფილი რეკრეაცია, ხელოვნური ნერვული ქსელები დაფუძნებულია და მოდელირებულია ტვინის ნერვულ ქსელებზე, სწორედ ამ ქსელების გამოთვლითი სიმძლავრის გამო.
რისთვის გამოიყენება ნერვული ქსელები?
ადამიანები იყენებენ ბიოლოგიურ ნერვულ ქსელებს ინფორმაციის დასამუშავებლად, სწავლისა და პროგნოზების გასაკეთებლად, მაგ., ფიქრისთვის. ხელოვნური ნეირონული ქსელები მუშაობენ დაახლოებით იგივე გზით, მაგრამ უფრო მცირე ხარისხით, რადგან ხელოვნური ნერვული ქსელები ჯერ კიდევ ვერ ემთხვევა ადამიანის ტვინში არსებული ქსელების სირთულესა და ძალას.
ხელოვნური ნერვული ქსელები იძლევა უფრო რთულ, სიცოცხლისუნარიან და ძლიერ ხელოვნურ ინტელექტს ღრმა სწავლის გზით, რაც ხელოვნური ნერვული ქსელის დამოუკიდებლად სწავლისა და საკუთარი გადაწყვეტილების მიღების პროცესია.
ადამიანის მსგავსი ხელოვნური ინტელექტი შესაძლებელია მოწინავე ნერვული ქსელით და საკმარისი მონაცემებით ნერვული ქსელის მოსამზადებლად (ან სწავლებისთვის). A. I., როგორც ეს ფილმებში ჩანს, დღეს ჯერ არ არსებობს, მაგრამ თუ ოდესმე არსებობს, ნერვული ქსელების მეშვეობით ღრმა სწავლება ამ ინტელექტს განამტკიცებს.
FAQ
რა არის ღრმა ნერვული ქსელი?
ასევე ცნობილია როგორც ღრმა სწავლება, ეს არის მანქანური სწავლის ქვე-დარგი A. I-ში. ტვინის სტრუქტურასა და ფუნქციაზე მოდელირებულ ალგორითმებთან საქმე. ღრმა ნერვული ქსელები შექმნილია რიცხვითი შაბლონების ამოსაცნობად და მათ რეალურ სამყაროში გადასატანად, როგორიცაა სურათები, ტექსტი ან აუდიო.
რა არის კონვოლუციური ნერვული ქსელი?
ეს არის ღრმა ნერვული ალგორითმების კლასი, რომელიც ხშირად გამოიყენება ვიზუალური გამოსახულების გასაანალიზებლად. კონვოლუციური ნერვული ქსელი იღებს სურათს და ამოიღებს ფუნქციებს ფილტრების გამოყენებით და გამოიყენება ძირითადად გამოსახულების დამუშავების, კლასიფიკაციისა და სეგმენტაციისთვის.
რა არის განმეორებადი ნერვული ქსელი?
ეს არის ხელოვნური ნერვული ქსელის ტიპი, რომელიც ჩვეულებრივ გამოიყენება მეტყველების ამოცნობისა და ბუნებრივი ენის დასამუშავებლად. განმეორებადი ნერვული ქსელი იყენებს თანმიმდევრულ მონაცემებს ან დროის სერიების მონაცემებს ენის თარგმნისა და მეტყველების ამოცნობის საერთო დროითი პრობლემების გადასაჭრელად.
