нейрондық желілер

«Нейрондық желі» ұғымы Face App сияқты бейнелерді танып-білу программасы қалай жұмыс істейтінін білесің бе? Программа сурет пен бейнежазбада кім бейнеленгенін қалай біледі? Адамдар сыртқы бейнелерді қалай ажырататын болса, тура сондай ажырату тәсілі жасанды нейрондық желілердің жұмысында да қолданылады. Нейрондық желілер – адамның жүйке (нерв) жүйесінің көшірмесін алуға негізделген жасанды интеллект саласындағы бағыттардың бірі. Ғалымдар ХХ ғасырдың ортасында жасанды желінің моделін жасауға тырысты. Басты мақсаттары адамның санасын жасанды жолмен жасау идеясы болғандықтан, адам тәрізді ойлай алатын жүйе жасамақ болды. Адамның миы – күрделі биологиялық нейрондық желі. Ол сезім мүшелерінен ақпарат алады да, оны өңдейді. Кез келген биологиялық нейрондық желі сияқты біздің миымыз нейрондар жиынтығынан тұратынын биология курсынан (9-сынып) оқығансың. Биологиялық нейронның құрылысын еске түсірейік (1-сурет).

Адамның жүйке жүйесі немесе нейрондық желі – ағзаның қоршаған ортаға бейімделуін реттейтін күрделі желі. Ол ағза жүйелерінің өзара қарым-қатынасын қамтамасыз етеді. Биологиялық нейронның құрамына дендриттер кіреді, олар жүйке жасушасының денесінен басқа нейрондарға барады, онда олар синапс деп аталатын қосылыс нүктелерінде сигналдарды қабылдайды. Синапс қабылдаған кіріс сигналдар нейрон денесіне беріледі. Мұнда олар қосылады, сонымен бірге бір жолдар нейронды қоздыруға, басқалары оның қозуына кедергі жасауға тырысады. Нейронның денесіндегі жиынтық қозу белгілі бір шектен асып кетсе, нейрон аксон арқылы басқа нейрондарға сигнал беру арқылы қозады. Жасанды нейрондық желілер тек сигналды қабылдау, оны түрлендіру мен басқа нейрондарға беру сияқты қарапайым қасиеттерді ғана модельдейді. Мұндай құрылым жасанды нейрон деп аталады. Жасуша денесі Дендриттер Аксон Синапс 1-сурет. Биологиялық нейрон 2-сурет. Жасанды нейрон моделі

Жасанды нейрон биологиялық нейронның қасиеттерін имитациялайды. Жасанды нейронның кірісіне x1 , x2, ... xn сияқты көптеген сигналдар келіп түседі, олардың әрқайсысы – басқа нейронның шығысы. Әрбір кіріс синаптикалық күшке ұқсас w1j , w2j , …, w1n деген сәйкес салмаққа көбейтіледі әрі жиынтықтаушы Σ блогына қосылып, нейронды белсендіру деңгейін анықтайды (2-сурет).

Биологиялық элементтің денесіне сәйкес жиынтықтаушы блок өлшенген кірулерді алгебралық түрде жинайды да, біз netj деп атайтын шығысты жасайды. netj сигналы белсендіру функциясы φ арқылы түрленеді және шығыс нейрондық outj сигналын береді. Белсендіру функциясы әдеттегі сызықты функция болуы мүмкін. Көптеген түрлі белсендіру функциялары қолданылады.

2-суретте ұсынылған модельді 1943 жылы америкалық нейропсихолог, нейрофизиолог, жасанды нейрондық желілердің теоретигі Уоррен Мак-Каллок пен оның шәкірті Уолтер Питтс ұсынған болатын. Бір нейрон қарапайым тану процедураларын орындауға қабілетті болса да, күрделі нейронды есептеу үшін, нейрондарды желіге біріктіру қажет. Қарапайым желі қабатты құрайтын нейрондар тобынан тұрады (3-сурет)

Жасанды нейрондық желі (ЖНЖ) – өзара әрекеттесетін жасанды нейрондар жиынтығы.

Нейрон – ақпаратты қабылдап алатын, онымен қарапайым есептеулер жасап, әрі қарай тарататын есептеу бірлігі. Олар кіріс (жасыл), жасырын (көгілдір) және шығыс (сары) деген үш негізгі түрге бөлінеді. Жасанды нейрондық желіде (ЖНЖ) ақпаратты алатын кіру қабаты, оны өңдейтін n жасырын қабат пен нәтиже шығаратын шығу қабаты бар. Әрбір нейронның кіріс деректері (input data) мен шығыс деректері (output data) деген 2 негізгі параметрі бар. Кіріс нейрон жағдайында кіріс және шығыс деректері сәйкес келеді. Қалған жағдайда input өрісіне алдыңғы қабаттан алынған барлық нейрондардың жиынтық ақпараты келіп түседі. Ол белсендіру функциясының көмегімен қалыптандырылып, output өрісіне түседі. Неге нейрожелілер жұмыс істейді (яғни қандай да бір мәселелерді шеше алады) деген мәселені қарастырайық.

Синапс (Synapsis) – бір нейронның шығысы, екіншісінің кірісі түйісетін жер, онда сигнал күшейеді немесе әлсірейді. Әрбір синапс дербес. Ол өзі арқылы өтетін сигналды күшейтуі немесе әлсіретуі мүмкін. Сонымен қатар уақыт өте келе синапстар өзгеруі мүмкін, демек, сигналдың өзгеру сипаты да өзгереді. Егер синапстардың параметрі дұрыс таңдалса, онда кіріс сигналы нейрондық желі арқылы өткеннен кейін дұрыс шығыс сигналына айналады. Көптеген кіріс сигналдардың шығыста дұрыс шешімге түрленуі дәл осылай іске асады. Нейрондық желілердің артықшылықтары Нейрондық желілердің артықшылықтары – биологиялық нейрондық желі артықшылықтарының салдары. Себебі ЖНЖ жұмысының негізінде ақпаратты биологиялық нейрон желісімен өңдеу моделі жатыр (1-cхема).

Нейрондық желілердің кемшіліктері Нейрондық желілерде биологиялық нейрондық желілерге тән бірқатар кемшіліктер бар (2-cхема).

Жасанды нейрондық желілерді қолдану Жасанды нейрондық желілерді қолдану аясы өте кең. ЖНЖ-ны қолдану олардың жұмыс істейтін деректер түріне байланысты ерекшеленеді (3-схема).