Süni Neyron Şəbəkələri | Süni neyron şəbəkələrinin iş prinsipi

14 İyun 2023 306 Oxuma müddəti: 4 dəqiqə

Maşın öyrənməsi bu gün sürətlə inkişaf edən texnologiya sahəsində böyük əhəmiyyət kəsb edir. Maşınlara mürəkkəb tapşırıqları yerinə yetirməyə imkan verən süni neyron şəbəkələri bu sahədə onlara öyrənmə qabiliyyəti verən ən mühüm vasitələrdən biridir. Süni neyron şəbəkələri beyindəki sinir hüceyrələri (neyronlar) arasındakı əlaqəni təqlid edən riyazi modellərdir. Bu blog yazısında neyron şəbəkələrin nə olduğunu, necə işlədiyini və maşın öyrənməsində nə üçün əsas rol oynadıqlarını araşdıracağıq.

Süni neyron şəbəkələrinin əsasları

Süni neyron şəbəkələri bir çox süni neyronların bir araya gəlməsi ilə əmələ gələn şəbəkədir. Bu süni neyronlar giriş məlumatlarını emal edərək çıxış istehsal edir. Hər bir süni neyron daxil olan məlumatları çəkilərlə çoxaldır, aktivləşdirmə funksiyasına qoyur və nəticədə çıxış yaradır. Bu çıxışlar digər neyronlara ötürülür və şəbəkəyə daha mürəkkəb əməliyyatlar həyata keçirməyə imkan verir.

Süni neyron şəbəkələrinin iş prinsipi

Süni neyron şəbəkələri öyrənmə prosesi vasitəsilə öyrədilir. Əvvəlcə giriş məlumatları şəbəkəyə təqdim edilir və çıxışlar əldə edilir. Bu çıxışları gözlənilən nəticələrlə müqayisə edərək xəta hesablanır. Sonra xəta yenidən yayılır və şəbəkədəki çəkiləri və parametrləri təyin etmək üçün yeniləmə aparılır. Bu proses xətanın miqdarını azaltmaqla şəbəkənin arzu olunan nəticələri əldə etmək qabiliyyətini artırır.

Süni Neyron Şəbəkələrin İstifadə Sahələri

Süni neyron şəbəkələri bir çox müxtəlif sahələrdə istifadə olunur. Məsələn, təsvirin işlənməsi, səsin tanınması, təbii dilin işlənməsi, avtomatlaşdırılmış sürücülük texnologiyaları, maliyyə təhlili və tibbi diaqnostika kimi bir çox proqram süni neyron şəbəkələrinin gücündən istifadə edir. Bundan əlavə, neyron şəbəkələri böyük verilənlərin təhlili və proqnozlaşdırılması kimi mürəkkəb problemlərin həlli üçün effektiv vasitədir.

Süni neyron şəbəkələrinin üstünlükləri və çətinlikləri

Süni neyron şəbəkələrinin bir çox üstünlükləri var. Birincisi, onlar mürəkkəb və mürəkkəb verilənlər bazasında yüksək performans göstərirlər. Həmçinin, təlim prosesində xətanın geriyə yayılması metodu sayəsində şəbəkələr müəyyən bir problemi həll etmək üçün avtomatik olaraq özlərini tənzimləyə bilirlər. Bununla belə, şəbəkənin təlim prosesi düzgün məlumat dəstinin toplanması və işlənməsi kimi çətinlikləri əhatə edə bilər. Həmçinin, şəbəkənin konfiqurasiyası və hiperparametrlərin qurulması diqqət tələb edir.

Süni neyron şəbəkələri maşın öyrənməsinin təməl daşı sayılan güclü alətlərdir. Beyindəki neyron şəbəkələrini təqlid edən bu riyazi modellər mürəkkəb problemləri həll etmək üçün istifadə olunur. Təkmil öyrənmə alqoritmləri sayəsində süni neyron şəbəkələri müxtəlif sahələrdə böyük təsir göstərmişdir. Neyroşəbəkələrin daha da inkişafı ilə gələcəkdə daha çox tətbiq və yenilik gözləmək olar.

Bənzər məqalələr