Басты мәзірді ашу

Өзгерістер

Түйіндемесі өңделмейді
'''Нейрондық желі, нейрожелі, жасанды нейронды желі''' (''Нейронная сеть, Нейросеть, искусственная нейронная сеть; neural network, neural net'') — өлшенген [[байланыс]] сызықтарымен жалғастырылған салыстырмалы түрде онша күрделі емес өндеуші элементтерден тұратын желі. [[Элементтер]] әсер ету мен баптауға рұқсаты бар байланыс желілерімен жалғастырылған. Ал әрбір элемент кейбір сызықтық емес функцияның кіріске түскен мәнін қолдана отырып, кейбір мәнді өндіреді және өндірілген мәнді басқа бір элементке береді немесе оны өзінің шығысына орналастырады. Нейрондық желі [[нерв жүйесі|нерв жүйесіндегі]] нейрондардың қимылын модельдеу үшін қолданылады. Еске алынған сызықтық емес функция, әдетте, босағалық болып саналады.
 
== Нейронды желілер тарихы ==
:Indented line
Жалпы биологиялық прототип негізінде жасалған жасанды нейрон желісінің алғаш математикалық моделі У. Маккалок пен У. Питтс ғалымдары
<big>Нейронды желілер тарихы</big>
 
Жалпы биологиялық прототип негізінде жасалған жасанды нейрон желісінің алғаш математикалық моделі У. Маккалок пен У. Питтс ғалымдары
шығарды, олар оны биологиялық нейрон, яғни биологиялық прототип негізінде құрылған желілер нейрондарына қарап ойлап тапты. Осы ғалымдардың айтуынша:
осы желідегі элементтерде сандық және логикалық опенрацияларды жасауға болады. Практикалық түрде желі 1958 жылы компьютерлік программа сияқты
олар нейрон жүзеге асудың функциясы ретінде логистикалық қисықты қолдану мүмкіндігін ұсынды.
 
<big>== Мимен ұқсастық</big> ==
Адамның миының дәл жұмысы - жасырын сыр әлi де. Бұл таң ғажайып процессордың әйтсе де, кейбiр тұрғылары белгiлi. Ерекше торшалар, есте сақтауға
Адамның миының дәл жұмысы - жасырын сыр әлi де. Бұл таң ғажайып процессордың әйтсе де, кейбiр тұрғылары белгiлi. Ерекше торшалар, есте сақтауға
қабiлеттi белгiлi қалай нейрондар адамның миының негiздi элементiмен олардың дененiң өңге торшаларынан айыратын әрбiр әсерге алдыңғы тәжiрибелердi
ойлап қолдануға болып табылады.
 
Адамның ми қыртысы жанында бетпен, жуандықтың нейрондарының 2 ауқымды 3 ммге жазық, ғұламасы өйреншiктi клавиатураның бетiнiң ауданын екi есе
Адамның ми қыртысы жанында бетпен, жуандықтың нейрондарының 2 ауқымды 3 ммге жазық, ғұламасы өйреншiктi клавиатураның бетiнiң ауданын екi есе
асатын 2200 см2 болып табылады. Бас мидың қабығы жуық шамамен жұлдыздардың құс жолына санға тең 1011 нейрондардың жанында болады. Әрбiр нейрон
103-104 басқа нейрондармен байланған. Адамның миы негiзiнендер 1014 1015 өзара байланыстарға жуық шамамен алады. Адамгершiлiк ақылдың көшi олардың
Нейрондардың әртөрлi класстарын жөздiктiң жанында есептейдi. Олардың арасындағы нейрондар және Қосу бiрге дәстөрлi компьютерлердiң есептеулерiн
процесс айырмашылығы болатын екiлiк емес, бамаған және синхронды емес процесстердi қалыптастырады.
 
Жасанды нейрожелiлер тек қана көрделi мидың мәселенiң шешiмiнiң Жаңажолдарына ғалымдар және өңдеушi рухтандырғыш ең басты элементтерiн
Жасанды нейрожелiлер тек қана көрделi мидың мәселенiң шешiмiнiң Жаңажолдарына ғалымдар және өңдеушi рухтандырғыш ең басты элементтерiн
пiшiндейдi.
 
<big>== Жасанды нейрон желiлерiнiң үйренуi</big> ==
Нейрон желiсiн үйретсiн - демек, оған оған, бiздердi хабарлансын дегенiне жетемiз. Әлiпбиге бөпенiң өйренуiне бұл процесс өте ұқсас. Бiздер оны әрiптiң ""
Нейрон желiсiн үйретсiн - демек, оған оған, бiздердi хабарлансын дегенiне жетемiз. Әлiпбиге бөпенiң өйренуiне бұл процесс өте ұқсас. Бiздер оны әрiптiң ""
суретiн бөпеге көрсетiлiп сұраймыз : қате, бiздер жауап егер "Қандай бұл әрiптер ?" сол оны бiздер алғымыз келген жауапты бөпеге хабарлаймыз : " бұл әрiптер".
Бөпе оның жадында бiрге сенiмдi жауаппен бұл мысал, демектi есте сақтайды керек бағыттағы кейбiр өзгерiстерiнде болады. Бiздер әрiптердiң көрсетуiнiң
жауабының аралығында айырым есептей аламыз - қатенiң векторы. Керi қателiктi таратуды алгоритм - бұл қатенiң векторы бойынша нейрон желiсiнiң салмақтарға
арналған тиiстi түзетулер есептеуге мөмкiндiк берген формулалардың жиыны.
 
Бiздер (әрiп ылғи бiр әр түрлi суреттер сонымен бiрге ) әрiптi ылғи бiрлер сан реттi нейрон желiсi көрсете аламыз. Үйрену мағынадағы бұлары жаттығулардың
Бiздер (әрiп ылғи бiр әр түрлi суреттер сонымен бiрге ) әрiптi ылғи бiрлер сан реттi нейрон желiсi көрсете аламыз. Үйрену мағынадағы бұлары жаттығулардың
спортындағы қайталауды тезiрек еске салады - жаттығуды. Не нейрон желiсiнiң салмағының мысалдарының бiрнеше рет көрсетулерiнен кейiн тұрақтандырады екен,
және де нейрон желiсi деректер қорынан (немесе барлыққа жақын ) барлық мысалдарына дұрыс жауаптарды бередi.
 
Программалық iске асыруларда өйренудi процессте (барлық шығулар бойынша қателер квадраттар қосындысиды ) қателiктiң мәнiдi бiртiндеп азаятында
Программалық iске асыруларда өйренудi процессте (барлық шығулар бойынша қателер квадраттар қосындысиды ) қателiктiң мәнiдi бiртiндеп азаятында
көруге болады. Қателiктiң мәнi қашан нөл немесе қолайлы аз деңгей, жаттығуды жетедi тоқтатады, алған нейрон желiсiн және жаңа мәлiметтерге дайын қолдану
баптаулы болып санайды. Нейрон желiсi есеп туралы алатын барлық мәлiмет, мысалдардың жиынында болатында маңызды атап өту. Нейрон желiсiнiң өйренуiн
сапа сондықтан өйретушi программа iрiктеуде мысалдардың санынан, сонымен бiрге сол тiкелей тәуелдi болады, бұл мысалдар қаншалықты толық осы
есептердi суреттейдi.
 
Мысалы, егер дағдарыстардың өйретушi программа iрiктеуiнде елестетпесе, осылай қаржы дағдарысының болжауға арналған нейрон желiсiн мәнсiз қолдану.
Мысалы, егер дағдарыстардың өйретушi программа iрiктеуiнде елестетпесе, осылай қаржы дағдарысының болжауға арналған нейрон желiсiн мәнсiз қолдану.
Нейрон желiсiнiң бағалы жаттығуына мысалдардың (жөздiктер жақсы ) бiрнеше он шақтылары ең болмаса керек болатында болып есептеледi. Нейрон желiлерiнiң
өйренуi - көрделi және көп ғылымды процесс ретiнде тағы бiр реттi қайта айтамыз. Нейрон желiлерiнiң өйренуiнiң алгоритмдары әр төрлi параметрлер және
 
 
==Пайдаланған әдебиет==
<ref> Қазақ тілі терминдерінің салалық ғылыми түсіндірме сөздігі:Информатика және компьютерлік техника/ Жалпы редакциясын басқарған – түсіндірме сөздіктер топтамасын шығару жөніндегі ғылыми-баспа бағдаламасының ғылыми жетекшісі, педагогика ғылымдарының докторы, профессор, Қазақстан Республикасы Мемлекеттік сыйлығының лауреаты А.Қ.Құсайынов.
– Алматы: «Мектеп» баспасы» ЖАҚ, 2002. – 456 бет. ISBN 5-7667-8284-5 </ref>
==Пайдаланған әдебиет==
<references/>
 
[[Санат:Н]]
[[Санат: Информатика]]
[[Санат: Компьютерлік техника]]
[[vi:Mạng nơ-ron nhân tạo]]
[[zh:人工神经网络]]
==
=== Heading text ===
===== Heading text =====
==
6681

өңдеме