“Yapay sinir ağları” (YSA) terimi, bilgi teknolojisindeki (BT) insan beynindeki merkezlerin yazılımını hafifleten bir donanım veya sistemi ifade eder. Bir derin öğrenme sınıfı sınıfı olan YSA’lar (sinir ağları olarak da bilinir), yapay zekanın (yapay zeka) bir alt kümedir.
Yapay Sinir Ağı (Artificial Neural Network,ANN)
Gelişmiş işleme veya örüntü değerlendirmelerini çözme, bu teknolojilerin kullanımından yararlanılır. Çekme işlemi için el yazımı tanıma, konuşmadan metne transkripsiyon, petrol arama veri analizi, hava tahmini ve yüz tanıma, 2000’den beri kullanımla ilgili kullanımla ilgili birkaç örnektir.
Yapay sinir ağları, bilgi işlemin doğuşuna kadar uzun bir geçmişe sahiptir. 1943’te matematikçiler Warren McCull ve Walter Pitts tarafından kullanıldı, insan beyninden sonra bir devre sistemi, basitlar uygulanıyordu.
Araştırma, kabaca 2010 kadar yeniden başlamadı. Veri bilimciler, veri eğitimi ve eğitim sayesinde büyük yapay yapay sinirlerini için için gerekli eğitimler paralel ve bilgisayar mezuna sahip. 2012’deki ImageNet seçiminde, bir sinir ağı, tanımada insanlardan daha iyi performans gösterildi. O beri, yapay sinir ağlarına olan bakımlardan bir şekilde zenginleştirilmiş ve teknoloji sürekli olarak geliştiriliyor.
Yapay sinir ağları nasıl olur?
Bir YSA (ANN) oluşturulurken, genel paralel olarak çalışan, katmanlar halinde örgütlenmiş çok sayıda modelinizsiniz. İlk katman, insan görüşünde optik sinirlerin gibi ham girdi bilgisini alır. Optikten gelecekki uçakların daha yakınlarından alınacak gibi, katman ham maddesinden sinirden gelecek katmandan alınır. Sistemin onaylanması, son kullanıcı tarafından oluşturulur.
Bu gidişatın işleyiş zincirindeki bir düğüm, kendi başlı başına sahip olan kurallar kadar, tüm sistem hakkında küçük bir miktar bilgi olabilir. Sistemdeki kendi yollarında, girişlerinde ve sistemlerde birbirine yakın yerlerde; bu, onun düğümün katmanları boyunca tüm düğümlerle çok sistemli bir sistem olmayacağı anlamına gelir. olabilecek, daha fazla yoruma sahip olabilecek bir şey olabilir.
Uyarlanabilirliklerinin bir öğe olarak, yapay sinir ağlarının eğitimlerinden ve dersn bir şeyler hakkında bilgi verebilir ve onlara dünya hakkında zengin bilgiler verebilir. Girişlerini tartmanın birçok yolu var, ancak basit bir geçişe biniş düzeyine sayısal bir atamaya sahiptir. Doğru yanıtlara yol girişlerine daha yüksek bir bahis verilir.
Sinir ağları ve öğrenme
Tipik olarak, eğitim eğitimleri bir YSA’ya önemli miktarda veri verilir. Kişilere verilirken, ağ girişini sağlar ve uygun şekilden ne olduğunu söyler. Örneğin, oyunculardan oluşan bir dünyadan yüzebilenlerden, oyuncuları, oyuncu olmayanları, heykelleri ve insan yüzeyleriyle ilgili bir görüntüyle başlayabilirsiniz. Oyuncu adları “veya “insan değil” gibi bilgilerle ilgili veyae dahil edilir. Soruları yanıtlamak, modelin dahili hallerini ayarlayarak nasıl işler sağlar daha iyi yürüteceğini öğrenmesini.
Ağ sinirleri, kurallardan yararlanarak ve şekillendirerek, onun birün içine girenlerletleşmeye geçiş sürecinden geçenlere, yani geçişlerden gelenlerden esas alınır. Bulanık mantık, evrimsellar ve gradyan temel eğitim birkaç örnektir. Modellenen araçtaki hedeflere, onlara temel kurallar şekil açıklanabilir.
“Kaşlar gözlerin üzerinde bulunur.” gibi…
Ek olarak, küçük uygulamalardan dolayı sonlar tasvirler sinir ağları tarafından geliştirilir. Kendi yollarında çözüm bulmak için araştırmak kalıpları eğitim sistemlerinde, gözdeki veri kümeleri bir eden turtur. Algoritmayı besleyen giriş yapacaksanız, kendi başınıza olmayacaksınız. Sinir ağlarını büyütme makine sistemleri, yetiştirmeyi potansiyeline sahiptir.
Sinir ağı türleri
Girdi ve giriş bölümleri veya modelin katmanları olaraklar, sinir ağlarını genel olarak yaygın olan bir bölümden oluşur. Bu sinir ağları ve derin öğrenmede kullanılır. Modeldeki gizli düğümlerin sayısı veya onun bir düğümün sahip olduğu giriş ve çıkışların sayısı onların içinde yerın diğer yollarıdır. Sinir ağı ağının içindekiler arasından seçilebilecek ileri ve geri seçim genel olarak mümkündür.
Yapay sinir ağları, bunların yanında yer alan araçlar gelir:
Sinir ağlarının en temel türlerinden biri beslemeli ağdır. Verileri yalnızca giriş düğümlerinden çıkış düğümlerine tek bir yol iletirler. Ağda, nasıl yardımcı olacaktır. Yüz tanıma ve bilgisayarla görme gibi.
Tekrarlayan sinir ağlarının içeriği ile karmaşıklık artar. Bu düğümler, diğer iş düğümlerinin önlerini ve yeniden incelemeler. Model, bir başlanmaz önden bu şekilde öğrenir. RNN modelinin düğümleri, kitap okuma kitabını okuryazar olarak öğretmek. Beslemeli bir ağda olduğu gibi, bu sinir ağı yayılımla başlar ve başlangıç yeniden tasarlanır bütün gelişmeyi ileri geri çağırmaya devam eder. Ağın çıkacaksa bile, sistem doğru olana kadar geri yayılım tahminleri gelişmeye devam edecek. Metinden sese satıcılar bu tür YSA’ları tercih eder.
Günümüzde en sık kullanılan modellerden biri evrişimli sinir ağlarıdır. Bu evrişimsel katmanlar, daha karmaşık bir bağlantı oluşturmak için tek bir katmanda bir olabilir veya bir araya gelebilir. Bu katmanların bir oluşumu olarak, bir bölüm kaydı sona eren ve yetersiz olan kullanım için kullanım özellikleri haritaları, resim tanımaya ihtiyaç duyan doğal dil işleme, örnek uygulamalara sadece birkaç örnektir.
Tersine çevrilmiş CNN modelleri, evrişimsiz sinir ağları için kullanılır. Esas olarak, CNN sisteminden tarafından kabul edilen özelliklerden veya gözden geçirilmiş özelliklerdendir. Bu ağ modeli sentezlenebilir ve analiz edilebilir.
Birden çok sinir modülü bir sinir ağında bağımsız olarak hesaplama yapılırken ağlar arasında hiçbir şekilde veya parazite sapma oluşturabilir. Sonuç olarak, programlama işlevleri, ne kadar karmaşık veya büyük olsun, daha hızlı tamamlanabilir.
Yapay sinir ağlarının sahipleri vardır:
Ağın paralelinde, aynı anda çok fazla bir görevi yerine getirebilirsin.
Yalnızca bir arşiv arşivi, tüm ağ bir olarak kullanılırken kullanılır.
Doğrusal olmayan, karmaşık etkileşimleri öğrenme ve tamamlama yetenekleri, gerçekçi girdi-çıktılarının modellenmesine yardımcı olur.
Bir ANN bozulursa, çıktınınını engellemez.
Ağ hemen kullanıma yönelik olan bir sorundan ziyade, standart olarak değerlendirilecek şekilde uygulanacaktır.
Bilgi tarafından tamamlanır, oluşturulabilmesine katkıda bulunur ve uygun olarak göz önünde bulundurulur ne kadar kritik edilebilirdir.
Herhangi bir şekilde kullanılmamalıdır.
Makinenin hedefini, bir YSA’nın hedefindeki kalıpları yakalama ve bu yargıda toplamak için kullanma becerisini ifade eder.
Bir YSA, son derece küresel verileri ve sabit olmayan model kullanabilir belki de görüşteki yakınlığı herhangi bir sabit görüşte deneyebilir.
YSA’ları genelleştirip tahminden yola çıkabildikleri için, deneylerin tahmin edebilecekler.
Bilgisayarlı sinir ağlarının kullanımındaki tutarsızlıklar.
YSA’ların sunucuları vardır:
Bir yapay sinir ağının her deneme yan ve deneyimle ilgili, çünkü uygun olması için herhangi bir okulda yoktur.
Sinir ağları, donanıma yönelik donanımlara sahip donanıma sahiptir.
Ağ sayısal girdiye dayandığından, tüm problemler YSA sayısal değerlere dönüştürülmelidir.
YSA’ların en büyük çözümlerinden biri, problamalarının açıklanmasıdır. Bir günlük hayatta veya nasılını dile getiremezseniz, insanlar inançlarını yapacaklar.
Yapay sinir ağlarının uygulamaları
Sinir ağlarının ilk görüntülenmesi, sadece teknik bölümden yararlanmalar da dahil olmak üzere diğer alanlardan yararlanılabilir:
- Sohbet robotları
- Doğal dil işleme, çeviri ve dil oluşturma
- Borsa için
- Teslimat kılavuzu rota ve optimizasyonu
- İlaç geliştirici ve geliştirme
Yapay Sinir Ağları şu anda çeşitli alanlarda kullanılmaktadır. Kesin kurallar veya kalıplar izleyen ve çok fazla veri olması nedeniyle bir uygulama, büyük olarak kabul edilir. Yapay sinir ağları, verinin bir çok küçük süre içinde işlemesi için çok faydalı biçimde kullanılır.
