რა უნდა იცოდეთ იმისთვის, რომ შეცვალოთ ტექნოლოგია თქვენს გარშემო
ნერვული ქსელები არის კომპიუტერული ერთეულების კომპიუტერული მოდელები, რომლებიც განკუთვნილია ინფორმაციის გადატანასთან, პროცესებთან და სწავლობასთან, ანალოგიურად, როგორც ნეირონების (ნერვული უჯრედების) მუშაობა ადამიანებში.
ხელოვნური ნერვული ქსელები
ტექნოლოგიაში, ნერვული ქსელები ხშირად განიხილება, როგორც ხელოვნური ნერვული ქსელები (ANNs) ან ნერვული ბადეები გამოყოფა ბიოლოგიური ნევროლოგიური ქსელებისგან, რომლებიც შემდგომში მოდელირებული არიან. ANNs- ის მთავარი იდეა ის არის, რომ ადამიანის ტვინი არის ყველაზე რთული და ინტელექტუალური "კომპიუტერი", რომელიც არსებობს. ტვინის მიერ გამოყენებული ინფორმაციის დამუშავების სტრუქტურასა და სისტემასთან დაახლოებისას ANNs- ის მოდელირებისას მკვლევარებმა იმედი გამოთქვეს, რომ კომპიუტერების შექმნა, რომლებიც მიაღწევენ ან გადააჭარბეს ადამიანის დაზვერვას. ნერვული ბადეები ხელოვნური ინტელექტის (AI), მანქანათმცოდნეობის (ML) და ღრმა სწავლების მიმდინარე მიღწევების ძირითადი კომპონენტია.
როგორ ნერვული ქსელები მუშაობენ: შედარება
თუ გავითვალისწინებთ, თუ რამდენად ნეირონული ქსელები მუშაობენ და ორ სახეობას შორის (ბიოლოგიური და ხელოვნური) განსხვავებები, მოდით გამოვიყენოთ 15-სართულიანი საოფისე შენობის მაგალითი და ტელეფონის ხაზები და სვეტები, რომლებიც მარშრუტს მოუტანს შენობაში, ინდივიდუალურ სართულებსა და ინდივიდუალურ ოფისებში. ჩვენი 15-სართულიანი საოფისე შენობის თითოეული ოფისი წარმოადგენს ნეირონს (კვანძის კომპიუტერულ ქსელში ან ნერვის საკანში ბიოლოგიაში). შენობა თავად არის სტრუქტურა, რომელიც შედგება 15 სართულიან სისტემაში (ნერვული ქსელი) მოწყობილი ოფისების კომპლექტი.
ბიოლოგიური ნერვული ქსელების მაგალითზე მიმართვისას, გადარიცხვისას, რომელიც იღებს ზარს, შეესაბამება ნებისმიერ ოფისს ნებისმიერ შენობაში ნებისმიერ შენობაში. გარდა ამისა, თითოეულ ოფისს აქვს ხაზები, რომლებიც დაკავშირებულია ყველა სხვა ოფისში მთელი შენობაში ნებისმიერ სართულზე. წარმოიდგინეთ, რომ ზარი მოდის (შეყვანა) და გადამრთველი გადასცემს მას ოფისში მე -3 სართულზე, რომელიც გადადის პირდაპირ ოფისში მე -11 სართულზე, რომელიც პირდაპირ გადასცემს ოფისში მე -5 სართულზე. თავის ტვინის, თითოეული ნეირონის ან ნერვული უჯრედის (ოფისში) შეიძლება პირდაპირ შეუერთდეს ნებისმიერ სხვა ნეირონს თავის სისტემაში ან ნერვულ ქსელში (შენობა). ინფორმაცია (ზარი) შეიძლება გადაეცეს ნებისმიერ სხვა ნეირონს (ოფისში) დამუშავებას ან გაიგონ, რა არის საჭირო, სანამ არ არსებობს პასუხი ან რეზოლუცია.
როდესაც ჩვენ ამ მაგალითს მივმართავთ ANNs- ში, ის საკმაოდ რთულია. შენობა-ნაგებობის თითოეული სართული საჭიროებს საკუთარ სენსორულს, რომელიც მხოლოდ დაუკავშირდება ოფისებს იმავე სართულზე, ასევე სავარძლები ზედა სართულზე და მის ქვემოთ. თითოეულ ოფისში მხოლოდ პირდაპირ დაუკავშირდება სხვა ოფისებს იმავე სართულზე და ამ სართულზე გადამრთველი. ყველა ახალი ზარი პირველ სართულზე უნდა იწყებოდეს და თითოეული სართულზე უნდა გადაეცეს რიცხობრივი წესით მე -15 სართულზე, სანამ ზარის დასრულებამდე. მოდით დავდებთ შუამდგომლობაზე, თუ როგორ მუშაობს იგი.
წარმოიდგინეთ, რომ ზარი მოდის (შეყვანა) პირველ სართულზე switchboard და ეგზავნება ოფისში პირველ სართულზე (კვანძის). ზარის შემდეგ პირდაპირ გადაეცემა სხვა ოფისებს (კვანძებს) პირველ სართულზე, სანამ ის მზად არის გადაგზავნილი იყოს შემდეგი სართულზე. ამის შემდეგ ზარი უნდა გადაეგზავნოს პირველ სართულზე გამორთვას, რომელიც შემდეგ გადასცემს მე -2 სართულზე გადართვას. ეს იგივე ნაბიჯები ერთ სართულზე ერთხელ გაიმეორება, ამ პროცესის მეშვეობით გაგზავნილი ზარის მეშვეობით თითოეულ სართულზე ყველა გზა 15 სართულზეა.
ANNs- ში, კვანძები (ოფისები) მოწყობილია ფენებში (შენობა-ნაგებობები). ინფორმაცია (ზარი) ყოველთვის შემოდის შეყვანის ფენის მეშვეობით (1 სართული და მისი გამორთვა) და უნდა გაიგზავნოს და დამუშავდეს თითოეული ფენა (სართული), სანამ მას შეუძლია გადაადგილება მომდევნოში. თითოეული ფენა (იატაკი) აწარმოებს კონკრეტულ დეტალს ამ ზარის შესახებ და აგზავნის შედეგს ზარის შემდეგ ფენასთან. როდესაც ზარი გამოდის გამომავალი ფენის ( მე -15 სართული და მისი გამორთვა), იგი მოიცავს დამუშავების ინფორმაციას ფენებს 1-14. მე -15 ფენის (ოფისები) კვანძები (იატაკი) გამოიყენებენ ყველა სხვა ფენებიდან (იატაკიდან) შეყვანისა და დამუშავების ინფორმაციას, რომ გამოვიტანოთ პასუხი ან რეზოლუცია (გამომავალი).
ნერვული ქსელები და მანქანა სწავლა
ნერვული ბადეები ერთი ტიპის ტექნოლოგიაა მანქანათმცოდნეობის კატეგორიაში. სინამდვილეში, წინსვლაში ნერვული ბადეების კვლევა და განვითარება მჭიდროდაა დაკავშირებული ემბრსთან და მტკვარში წინ გადადგმული ნაბიჯებით. ნერვული ბადეები მონაცემთა დამუშავების შესაძლებლობების გაფართოებას და ML- ს კომპიუტერული სიმძლავრის გაზრდას, მონაცემების მოცულობის ზრდას, რაც შეიძლება დამუშავებული იყოს, არამედ უფრო რთული ამოცანების შესრულების უნარი.
პირველი დოკუმენტირებული კომპიუტერული მოდელი ANNs- ისთვის შეიქმნა 1943 წელს ვალტერ პიტსისა და Warren McCulloch- ის მიერ. პირველადი ინტერესი და კვლევა ნერვულ ქსელებსა და მანქანათმცოდნეობაში საბოლოოდ შეაფერხა და 1969 წლისთვის მეტ-ნაკლებად იყო გაცივებული, განახლებული ინტერესის მხოლოდ მცირე დარტყმა. კომპიუტერების დროს უბრალოდ არ იყო სწრაფი საკმარისი ან საკმარისი გადამამუშავებელი პროცესები წინამდებარე სფეროების წინსვლაში, ხოლო ML და ნევრიული ბადეებისთვის აუცილებელი მონაცემები არ იყო ხელმისაწვდომი.
დროთა განმავლობაში გაზრდის კომპიუტერული სიმძლავრის მასიური ზრდას ინტერნეტის ზრდისა და გაფართოების (და ამით ინტერნეტის საშუალებით მასობრივი ინფორმაციის საშუალებების ხელმისაწვდომობა) მოგვარება იმ ადრეულ პრობლემებზე. ნერვული ბადეები და ML ახლა ტექნოლოგიური საშუალებებით ვხვდებით და ვთვლით ყოველ დღე, როგორიცაა სახის აღიარება , გამოსახულების დამუშავება და ჩხრეკა და რეალურ დროში ენობრივი თარგმანი - რამდენიმე სახელით.
ნერვული ქსელი მაგალითები ყოველდღიურ ცხოვრებაში
ANN არის საკმაოდ რთული თემა ტექნოლოგია, თუმცა, ღირს გარკვეული დროა შეისწავლონ გამო გაზრდის რაოდენობის გზები გავლენას ახდენს ჩვენს ცხოვრებაში ყოველდღე. აქ არის კიდევ რამდენიმე მაგალითი გზები ნერვული ქსელების ამჟამად გამოიყენება სხვადასხვა მრეწველობის:
- ფინანსები: ნერვული ბადეები გამოიყენება ვალუტის კურსის პროგნოზირებაზე. ისინი ასევე იყენებენ ტექნოლოგიას უკანასკნელ წლებში გამოყენებული ავტომატური სავაჭრო სისტემების გამოყენებით.
- მედიცინა: ნერვული ბადეების გამოსახულების დამუშავების შესაძლებლობები ხელს უწყობს ტექნოლოგიას, რომელიც უფრო ადვილად ატარებს სკრინინგს და იწყებს ადრეულ ეტაპზე და ძნელია იდენტიფიცირება კიბოს ტიპებზე. ერთ-ერთი ასეთი სიმსივნეა ინვაზიური მელანომა, კანის კიბოს ყველაზე სერიოზული და სასიკვდილო ფორმა. მელანომის იდენტიფიცირება ადრეული სტადიების დროს, სანამ გავრცელდება, ავადმყოფებს ამ ტიპის კიბოს აძლევს საუკეთესო შანსებს ცემაში.
- ამინდი: ატმოსფერული ცვლილებების გამოვლენის უნარი, რაც პოტენციურად სერიოზულ და სახიფათო ამინდის მოვლენას მიუთითებს, როგორც სწრაფად, ისე რაც შეიძლება ზუსტად არის სიცოცხლის გადარჩენისთვის. ნერვული ბადეები ჩართულია სატელიტური და სარადარო სურათების რეალურ დროში დამუშავებაში, რომლებიც არამარტო აღმოაჩინონ ქარიშხლებისა და ციკლონების ადრეულ ფორმირებაში, არამედ გამოვლინდებიან უეცარი ცვლილებები ქარის სიჩქარითა და მიმართულებით, რომლებიც მიუთითებენ ფორმირების ტორნადოს. Tornadoes ზოგიერთი ძლიერი და ყველაზე საშიში ამინდის მოვლენების ჩანაწერი - ხშირად უფრო მოულოდნელი, დესტრუქციული და სასიკვდილო ვიდრე ქარიშხალი.