አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ (AI) በመጀመሪያ የሩቅ ህልም፣ ለወደፊቱ ቴክኖሎጂ ነው ተብሎ ይታሰብ ነበር፣ ነገር ግን እንደዛ አይደለም።
በአንድ ወቅት የጥናት ርዕስ የነበረው አሁን በገሃዱ ዓለም እየፈነዳ ነው። AI አሁን በተለያዩ ቦታዎች ላይ ይገኛል፣የእርስዎን የስራ ቦታ፣ትምህርት ቤት፣ባንክ፣ሆስፒታሎች እና ስልክዎን ጨምሮ።
በራሳቸው የሚነዱ ተሽከርካሪዎች፣ የሲሪ እና የአሌክስስ ድምጽ፣ ከአየር ሁኔታ ትንበያ በስተጀርባ ያሉ አእምሮዎች፣ በሮቦት የታገዘ ቀዶ ጥገና ጀርባ ያሉ እጆች እና ሌሎችም አይኖች ናቸው።
ሰው ሰራሽነት (AI) የዘመናዊው ህይወት የተለመደ ባህሪ እየሆነ ነው። ባለፉት በርካታ ዓመታት AI በብዙ የአይቲ ቴክኖሎጂዎች ውስጥ እንደ ዋና ተዋናይ ሆኖ ብቅ ብሏል።
በመጨረሻም, የነርቭ አውታረመረብ አዳዲስ ነገሮችን ለመማር በ AI ይጠቀማል.
ስለዚህ ዛሬ ስለ Neural Networks, እንዴት እንደሚሰራ, ዓይነቶቻቸው, አፕሊኬሽኖች እና ሌሎች ብዙ እንማራለን.
የነርቭ አውታረ መረብ ምንድን ነው?
In የማሽን መማርየነርቭ አውታረመረብ በሶፍትዌር ፕሮግራም የተደገፈ የሰው ሰራሽ የነርቭ ሴሎች ኔትወርክ ነው። በአእምሯችን ውስጥ ከሚገኙት የነርቭ ሴሎች ጋር ተመሳሳይ የሆኑ ብዙ "ኒውሮኖች" ንብርብሮችን በመያዝ የሰውን አንጎል ለመምሰል ይሞክራል.
የመጀመሪያው የነርቭ ሴሎች ሽፋን ፎቶዎችን፣ ቪዲዮን፣ ድምጽን፣ ጽሑፍን እና ሌሎች ግብአቶችን ይቀበላል። ይህ ውሂብ በሁሉም ደረጃዎች ውስጥ ይፈስሳል፣ የአንድ ንብርብር ውፅዓት ወደሚቀጥለው ይፈስሳል። ይህ በጣም አስቸጋሪ ለሆኑ ተግባራት ወሳኝ ነው, ለምሳሌ ለማሽን መማር የተፈጥሮ ቋንቋ ሂደት.
ሆኖም፣ በሌሎች ሁኔታዎች ትክክለኛነትን እና ቅልጥፍናን በመጠበቅ የሞዴሉን መጠን ለመቀነስ የስርዓት መጨናነቅን ማቀድ ተመራጭ ነው። የነርቭ ኔትወርክን መቁረጥ ክብደትን ከተማረ ሞዴል ማስወገድን የሚያካትት የመጨመቂያ ዘዴ ነው. ሰዎችን ከእንስሳት ለመለየት የሰለጠነውን አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ነርቭ አውታር አስቡ።
ስዕሉ በመጀመሪያው የነርቭ ሴሎች ሽፋን ወደ ብሩህ እና ጨለማ ክፍሎች ይከፈላል. ይህ ውሂብ ወደሚከተለው ንብርብር ይተላለፋል, ይህም ጠርዞቹ የት እንዳሉ ይወስናል.
የሚቀጥለው ንብርብር የጠርዙ ጥምር ያመነጨውን ቅጾችን ለማወቅ ይሞክራል። በሰለጠነበት መረጃ መሰረት ያቀረቡት ምስል የሰው ወይም የእንስሳት መሆኑን ለማወቅ መረጃው በተመሳሳይ መልኩ በበርካታ ንብርብሮች ውስጥ ያልፋል።
መረጃ ወደ የነርቭ አውታረመረብ ሲሰጥ እሱን ማካሄድ ይጀምራል። ከዚያ በኋላ, ውሂቡ የሚፈለገውን ውጤት ለማግኘት በደረጃዎቹ በኩል ይካሄዳል. የነርቭ ኔትወርክ ከተዋቀረ ግብአት የሚማር እና ውጤቱን የሚያሳይ ማሽን ነው። በነርቭ ኔትወርኮች ውስጥ ሊከናወኑ የሚችሉ ሦስት ዓይነት የመማሪያ ዓይነቶች አሉ-
- ክትትል የሚደረግበት ትምህርት - ግብዓቶች እና ውጤቶች የተሰየመ ውሂብን በመጠቀም ለአልጎሪዝም ይሰጣሉ። መረጃን እንዴት እንደሚተነትኑ ከተማሩ በኋላ የታሰበውን ውጤት ይተነብያሉ።
- ክትትል የማይደረግበት ትምህርት - ANN ያለ ሰው እርዳታ ይማራል። ምንም የተሰየመ ውሂብ የለም፣ እና ውጤቱ የሚወሰነው በውጤቱ ውሂቡ ውስጥ ባሉ ቅጦች ነው።
- የማጠናከሪያ ትምህርት ኔትዎርክ ከሚቀበለው ግብረ መልስ ሲማር ነው።
የነርቭ አውታረ መረቦች እንዴት ይሰራሉ?
ሰው ሰራሽ ነርቮች በነርቭ አውታሮች ውስጥ ጥቅም ላይ ይውላሉ, እነዚህም የተራቀቁ ስርዓቶች ናቸው. ሰው ሰራሽ ነርቮች፣ እንዲሁም ፐርሴፕትሮን በመባል የሚታወቁት፣ ከሚከተሉት ክፍሎች የተሠሩ ናቸው።
- ግቤት
- ሚዛን
- መጣመም
- የማግበር ተግባር
- ዉጤት
የነርቭ ኔትወርኮችን የሚሠሩ የነርቭ ሴሎች ንብርብሮች. የነርቭ አውታረመረብ ሶስት እርከኖችን ያቀፈ ነው-
- የግቤት ንብርብር
- የተደበቀ ንብርብር
- የውጤት ንብርብር
ውሂብ በቁጥር እሴት መልክ ወደ ግቤት ንብርብር ይላካል። ብዙ ስሌት የሚሰሩት የአውታረ መረቡ የተደበቁ ንብርብሮች ናቸው። የውጤት ንብርብር, የመጨረሻው ግን ቢያንስ, ውጤቱን ይተነብያል. በነርቭ አውታረመረብ ውስጥ የነርቭ ሴሎች እርስ በርሳቸው ይቆጣጠራሉ። የነርቭ ሴሎች እያንዳንዱን ሽፋን ለመሥራት ያገለግላሉ. የመግቢያው ንብርብር ከደረሰ በኋላ ውሂብ ወደ ድብቅ ንብርብር ይመራል።
ክብደቶች በእያንዳንዱ ግቤት ላይ ይተገበራሉ. በነርቭ አውታረመረብ ውስጥ በተደበቁ ንብርብሮች ውስጥ ክብደቱ ገቢ ውሂብን የሚተረጉም እሴት ነው። ክብደቶች የሚሠሩት የግቤት ውሂብን በግቤት ንብርብር ውስጥ ባለው የክብደት እሴት በማባዛት ነው።
ከዚያም የመጀመሪያውን የተደበቀ ንብርብር ዋጋ ይጀምራል. የግቤት ውሂቡ ተለውጦ በተደበቁ ንብርብሮች በኩል ወደ ሌላኛው ንብርብር ይተላለፋል። የውጤት ንብርብር የመጨረሻውን ውጤት የማመንጨት ሃላፊነት አለበት. ግብዓቶቹ እና ክብደቶቹ ተባዝተዋል፣ ውጤቱም በድምር ወደ ድብቅ ሽፋን የነርቭ ሴሎች ይደርሳል። እያንዳንዱ የነርቭ ሴል አድልዎ ይሰጠዋል. ጠቅላላውን ለማስላት, እያንዳንዱ የነርቭ ሴል የተቀበለውን ግብአት ይጨምራል.
ከዚያ በኋላ, እሴቱ በማግበር ተግባር በኩል ያልፋል. የማግበሪያው ተግባር ውጤት የነርቭ ሴል እንዲነቃ ወይም እንዳልነቃ ይወስናል. አንድ የነርቭ ሴል ሲሰራ, መረጃን ወደ ሌሎች ንብርብሮች ይልካል. ይህንን ዘዴ በመጠቀም የነርቭ ሴል ወደ የውጤት ንብርብር እስኪደርስ ድረስ መረጃው በኔትወርኩ ውስጥ ይፈጠራል. ወደፊት መስፋፋት ለዚህ ሌላ ቃል ነው።
መረጃን ወደ ግብአት መስቀለኛ መንገድ የመመገብ እና ውጤቱን በውጤት መስቀለኛ መንገድ የማግኘት ቴክኒክ ፊድ-ወደፊት ስርጭት በመባል ይታወቃል። የግቤት ውሂቡ በተደበቀው ንብርብር ተቀባይነት ሲያገኝ፣የማስተላለፍ ስርጭት ይከሰታል። በማግበሪያው ተግባር መሰረት ይከናወናል ከዚያም ወደ ውጤቱ ይተላለፋል.
ውጤቱም ከፍተኛ እድል ባለው የውጤት ሽፋን ውስጥ ባለው የነርቭ ሴል ይገመታል. የኋለኛው ፕሮፓጋንዳ የሚከሰተው ውጤቱ ትክክል ካልሆነ ነው። የነርቭ አውታረመረብ በሚፈጥሩበት ጊዜ ክብደት ለእያንዳንዱ ግቤት ይጀመራል። የጀርባ ማባዛት ስህተቶችን ለመቀነስ እና የበለጠ ትክክለኛ ውጤት ለማቅረብ የእያንዳንዱን ግቤት ክብደት ማስተካከል ሂደት ነው።
የነርቭ አውታረመረብ ዓይነቶች
1. Perceptron
ሚንስኪ-ፔፐርት ፐርሴፕሮን ሞዴል በጣም ቀላል እና ጥንታዊ ከሆኑ የነርቭ ሞዴሎች አንዱ ነው. በመጪው መረጃ ውስጥ ባህሪያትን ወይም የንግድ ሥራ እውቀትን ለማግኘት የተወሰኑ ስሌቶችን የሚያከናውን የነርቭ አውታረ መረብ ትንሹ ክፍል ነው። የመጨረሻውን ውጤት ለማግኘት ክብደት ያላቸው ግብዓቶችን ይወስዳል እና የማግበር ተግባሩን ይተገበራል። TLU (threshold logic unit) የፐርሴፕሮን ሌላ ስም ነው።
ፐርሴፕሮን መረጃን በሁለት ቡድን የሚከፍል ሁለትዮሽ ክላሲፋየር ቁጥጥር የሚደረግበት የመማሪያ ስርዓት ነው። ሎጂክ ጌትስ እንደ AND፣ OR፣ እና NAND በ perceptrons ሊተገበሩ ይችላሉ።
2. ፊድ-ወደ ፊት የነርቭ አውታር
የግብአት መረጃ በአንድ አቅጣጫ ብቻ የሚፈሰው በጣም መሠረታዊው የነርቭ ኔትወርኮች እትም በሰው ሰራሽ ነርቭ ኖዶች በኩል ያልፋል እና በውጤት አንጓዎች በኩል ይወጣል። የግቤት እና የውጤት ንብርብሮች የተደበቁ ንብርብሮች ሊኖሩ ወይም ላይገኙ በሚችሉባቸው ቦታዎች ይገኛሉ። በዚህ ላይ ተመስርተው እንደ አንድ ነጠላ ሽፋን ወይም ባለ ብዙ ሽፋን የምግብ ማስተላለፊያ የነርቭ አውታር ተለይተው ሊታወቁ ይችላሉ.
ጥቅም ላይ የዋሉ የንብርብሮች ብዛት የሚወሰነው በተግባሩ ውስብስብነት ነው. ወደ ፊት ወደ አንድ አቅጣጫ ብቻ ይስፋፋል እና ወደ ኋላ አይስፋፋም. እዚህ, ክብደቶቹ ቋሚ ናቸው. የማግበር ተግባርን ለመመገብ ግብአቶች በክብደት ይባዛሉ። ይህንን ለማድረግ የምደባ ማግበር ተግባር ወይም የእርምጃ ማግበር ተግባር ጥቅም ላይ ይውላል።
3. ባለብዙ-ንብርብር ፐርሴፕሮን
የረቀቀ መግቢያ የነርቭ መረቦችየግብአት መረጃ በብዙ አርቴፊሻል ነርቭ ሴሎች የሚተላለፍበት። እያንዳንዱ መስቀለኛ መንገድ በሚከተለው ንብርብር ውስጥ ካሉ ሁሉም የነርቭ ሴሎች ጋር የተገናኘ ስለሆነ ሙሉ በሙሉ የተገናኘ የነርቭ አውታረ መረብ ነው። ብዙ የተደበቁ ንጣፎች ማለትም ቢያንስ ሶስት ወይም ከዚያ በላይ ንጣፎች በግብአት እና በውጤት ንብርብሮች ውስጥ ይገኛሉ።
ባለሁለት አቅጣጫ ስርጭት አለው፣ ይህም ማለት ወደ ፊት እና ወደ ኋላ ማሰራጨት ይችላል። ግብዓቶች በክብደት ተባዝተው ወደ ገቢር ተግባር ይላካሉ፣እዚያም ኪሳራውን ለመቀነስ በጀርባ ፕሮፓጋንዳ ይቀየራሉ።
ክብደት በቀላሉ ለማስቀመጥ ከኒውራል ኔትወርኮች በማሽን የተማሩ እሴቶች ናቸው። በተጠበቀው ውጤት እና በስልጠና ግብዓቶች መካከል ባለው ልዩነት ላይ በመመስረት, እራሳቸውን ያስተካክላሉ. Softmax ከመስመር ውጭ ከሆኑ የማግበር ተግባራት በኋላ እንደ የውጤት ንብርብር ማግበር ተግባር ጥቅም ላይ ይውላል።
4. ኮንቮሉሽን የነርቭ ኔትወርክ
ከተለምዷዊ ሁለት-ልኬት ድርድር በተቃራኒ፣ የኮንቮሉሽን ነርቭ ኔትወርክ የነርቭ ሴሎች ሶስት አቅጣጫዊ ውቅር አለው። የመጀመሪያው ሽፋን ኮንቮሉሽን ንብርብር በመባል ይታወቃል. በኮንቮሉሽን ሽፋን ውስጥ ያለ እያንዳንዱ የነርቭ ሴል መረጃን ከእይታ መስክ የተወሰነ ክፍል ብቻ ያስኬዳል። እንደ ማጣሪያ፣ የግቤት ባህሪያት በቡድን ሁነታ ይወሰዳሉ።
አውታረ መረቡ ምስሎችን በክፍል ውስጥ ይረዳል እና አጠቃላይ የምስል ሂደቱን ለማጠናቀቅ እነዚህን ድርጊቶች ብዙ ጊዜ ማከናወን ይችላል።
ስዕሉ በሚሰራበት ጊዜ ከ RGB ወይም HSI ወደ ግራጫ ሚዛን ይቀየራል። ተጨማሪ የፒክሰል እሴት ልዩነቶች ጠርዞቹን ለመለየት ይረዳሉ ፣ እና ስዕሎች በበርካታ ቡድኖች ሊደረደሩ ይችላሉ። ባለአንድ አቅጣጫ ስርጭት የሚከሰተው ሲኤንኤን አንድ ወይም ከዚያ በላይ ኮንቮሉሊንግ ንብርቦችን ሲይዝ እና ከዚያም ገንዳንግ ሲይዝ ነው፣ እና ባለሁለት አቅጣጫ ስርጭት የሚከሰተው የኮንቮሉሽን ንብርብር ውፅዓት ወደ ሙሉ ለሙሉ የተገናኘ የነርቭ ኔትወርክ ምስልን ለመለየት ሲላክ ነው።
የተወሰኑ የምስል ክፍሎችን ለማውጣት ማጣሪያዎች ጥቅም ላይ ይውላሉ። በMLP ውስጥ፣ ግብዓቶቹ ተመዛዝነው ወደ ማግበር ተግባር ቀርበዋል። RELU በኮንቮሉሽን ውስጥ ጥቅም ላይ ይውላል፣ ኤምኤልፒ ደግሞ የመስመር ላይ ያልሆነ የማግበር ተግባር ከSoftmax ይከተላል። በምስል እና በቪዲዮ ማወቂያ፣ የትርጓሜ ትንተና እና የቃላት አገባብ ማወቂያ፣ convolutional neural networks ጥሩ ውጤት ያስገኛሉ።
5. ራዲያል ቢያስ ኔትወርክ
የግቤት ቬክተር የ RBF ነርቮች ሽፋን እና በራዲያል ባሲስ ተግባር ኔትወርክ ውስጥ ለእያንዳንዱ ምድብ አንድ መስቀለኛ መንገድ ያለው የውጤት ንብርብር ይከተላል። ግብአቱ የሚከፋፈለው ከስልጠናው ስብስብ የመረጃ ነጥቦች ጋር በማነፃፀር ነው፣ እያንዳንዱ የነርቭ ሴል ፕሮቶታይፕ ይይዛል። ይህ ከስልጠናው ስብስብ ምሳሌዎች አንዱ ነው።
ትኩስ የግብአት ቬክተር [ለመመደብ እየሞከሩት ያለው n-ልኬት ቬክተር] መመደብ ሲገባው እያንዳንዱ ነርቭ በመግቢያው እና በፕሮቶታይቱ መካከል ያለውን የዩክሊዲያን ርቀት ያሰላል። ሁለት ክፍሎች ካሉን፣ ክፍል A እና ክፍል B፣ የሚመደበው አዲስ ግብአት ከክፍል B ፕሮቶታይፕ ጋር ተመሳሳይ ነው።
በውጤቱም፣ እንደ ክፍል A ሊሰየም ወይም ሊመደብ ይችላል።
6. ተደጋጋሚ የነርቭ አውታር
ተደጋጋሚ የነርቭ ኔትወርኮች የተነደፉት የንብርብሩን ውጤት ለመቆጠብ እና በመቀጠል ወደ ግብአት በመመለስ የንብርብሩን ውጤት ለመተንበይ ነው። መጋቢ-ወደፊት የነርቭ ኔትወርክ ብዙውን ጊዜ የመነሻ ንብርብር ነው, ከዚያም ተደጋጋሚ የነርቭ አውታረ መረብ ንብርብር ነው, እሱም የማስታወሻ ተግባር በቀድሞው የጊዜ ደረጃ ላይ ያለውን መረጃ በከፊል ያስታውሳል.
ይህ ሁኔታ ወደፊት መስፋፋትን ይጠቀማል። ለወደፊቱ የሚያስፈልጉትን መረጃዎች ይቆጥባል. ትንበያው የተሳሳተ ከሆነ, የመማሪያው ፍጥነት ጥቃቅን ማስተካከያዎችን ለማድረግ ይጠቅማል. በውጤቱም, የጀርባው ስርጭት እየገፋ ሲሄድ, ይበልጥ ትክክለኛ ይሆናል.
መተግበሪያዎች
የነርቭ ኔትወርኮች በተለያዩ ዘርፎች ውስጥ የውሂብ ችግሮችን ለመፍታት ያገለግላሉ; አንዳንድ ምሳሌዎች ከዚህ በታች ይታያሉ።
- የፊት ለይቶ ማወቅ - የፊት እውቅና መፍትሄዎች እንደ ውጤታማ የክትትል ስርዓቶች ያገለግላሉ. የማወቂያ ስርዓቶች ዲጂታል ፎቶዎችን ከሰው ፊት ጋር ያዛምዳሉ። ለምርጫ መግቢያ በቢሮዎች ውስጥ ጥቅም ላይ ይውላሉ. ስለዚህ ስርዓቶቹ የሰውን ፊት ያረጋግጣሉ እና በእሱ የውሂብ ጎታ ውስጥ ከተከማቹ የመታወቂያዎች ዝርዝር ጋር ያወዳድራሉ።
- የአክሲዮን ትንበያ - ኢንቨስትመንቶች ለገበያ አደጋዎች ይጋለጣሉ. እጅግ በጣም ተለዋዋጭ በሆነው የአክሲዮን ገበያ ውስጥ የወደፊት እድገቶችን መገመት በተግባር ከባድ ነው። ከነርቭ አውታሮች በፊት፣ ያለማቋረጥ የሚለዋወጡት የጉልበተኝነት እና የድብርት ደረጃዎች ያልተጠበቁ ነበሩ። ግን ፣ ሁሉንም ነገር የለወጠው ምንድን ነው? እርግጥ ነው፣ ስለ ነርቭ ኔትወርኮች እየተነጋገርን ያለነው… ባለ ብዙ ሽፋን ፐርሴፕሮን ኤምኤልፒ (የመጋቢ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ሲስተም ዓይነት) በእውነተኛ ጊዜ የተሳካ የአክሲዮን ትንበያ ለመፍጠር ይጠቅማል።
- ማህበራዊ ሚዲያ – የቱንም ያህል ኮርኒ ቢመስልም፣ ማኅበራዊ ሚዲያው ተራውን የሕልውና ጎዳና ቀይሮታል። የማህበራዊ ሚዲያ ተጠቃሚዎች ባህሪ አርቴፊሻል ነርቭ ኔትወርኮችን በመጠቀም ያጠናል. ለተወዳዳሪዎች ትንተና፣ በየእለቱ በምናባዊ መስተጋብር የሚቀርቡ መረጃዎች ተከማችተው ይመረመራሉ። የማህበራዊ ሚዲያ ተጠቃሚዎች ድርጊቶች በነርቭ አውታሮች ይባዛሉ. በማህበራዊ ሚዲያ አውታረ መረቦች በኩል መረጃ ከተተነተነ በኋላ የግለሰቦች ባህሪ ከሰዎች የወጪ ቅጦች ጋር ሊገናኝ ይችላል። የማህበራዊ ሚዲያ አፕሊኬሽኖች መረጃ የሚመነጨው Multilayer Perceptron ANNን በመጠቀም ነው።
- የጤና አጠባበቅ - በዛሬው ዓለም ውስጥ ያሉ ግለሰቦች በጤና አጠባበቅ ኢንዱስትሪ ውስጥ የቴክኖሎጂ ጥቅሞችን እየተጠቀሙ ነው። በጤና አጠባበቅ ንግድ ውስጥ፣ ኮንቮሉሽናል ኒውራል ኔትወርኮች ለኤክስሬይ፣ ለሲቲ ስካን እና ለአልትራሳውንድ ጥቅም ላይ ይውላሉ። ከላይ ከተጠቀሱት ፈተናዎች የተቀበሉት የሕክምና ምስል መረጃዎች የሚገመገሙት እና የሚገመገሙት የነርቭ ኔትወርክ ሞዴሎችን በመጠቀም ነው፣ CNN በምስል ሂደት ውስጥ ጥቅም ላይ ይውላል። በድምፅ ማወቂያ ስርዓቶች ውስጥ, ተደጋጋሚ የነርቭ አውታር (RNN) ጥቅም ላይ ይውላል.
- የአየር ሁኔታ ሪፖርት - ሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታ ከመተግበሩ በፊት, የሜትሮሎጂ ዲፓርትመንት ትንበያዎች በትክክል አልነበሩም. የአየር ሁኔታ ትንበያ በአብዛኛው የሚከናወነው ወደፊት የሚከሰተውን የአየር ሁኔታ ለመተንበይ ነው. በዘመናዊው ጊዜ የተፈጥሮ አደጋዎች ሊከሰቱ እንደሚችሉ ለመገመት የአየር ሁኔታ ትንበያዎች ጥቅም ላይ ይውላሉ. የአየር ሁኔታ ትንበያ ባለ ብዙ ሽፋን ፐርሴፕሮን (MLP)፣ ኮንቮሉታል ነርቭ ኔትወርኮች (ሲኤንኤን) እና ተደጋጋሚ የነርቭ ኔትወርኮች (RNN) በመጠቀም ይከናወናል።
- መከላከያ - ሎጂስቲክስ, የታጠቁ ጥቃቶች ትንተና እና የንጥል መገኛ ሁሉም የነርቭ አውታረ መረቦችን ይጠቀማሉ. በአየር እና በባህር ጥበቃ እንዲሁም በራስ ገዝ ድሮኖችን በማስተዳደር ውስጥ ተቀጥረው ይገኛሉ። አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ለመከላከያ ኢንደስትሪው ቴክኖሎጂውን ከፍ ለማድረግ የሚፈልገውን እድገት እየሰጠ ነው። የውሃ ውስጥ ፈንጂዎች መኖራቸውን ለመለየት, Convolutional Neural Networks (CNN) ጥቅም ላይ ይውላሉ.
ጥቅሞች
- ምንም እንኳን በነርቭ ኔትወርክ ውስጥ ያሉ ጥቂት የነርቭ ሴሎች በትክክል ባይሰሩም የነርቭ ኔትወርኮች አሁንም ውጤቶችን ያመነጫሉ.
- የነርቭ ኔትወርኮች በእውነተኛ ጊዜ የመማር እና ከተለዋዋጭ ቅንጅቶቻቸው ጋር የመላመድ ችሎታ አላቸው።
- የነርቭ አውታረ መረቦች የተለያዩ ስራዎችን ለመስራት መማር ይችላሉ. በቀረበው መረጃ መሰረት ትክክለኛውን ውጤት ለማቅረብ.
- የነርቭ ኔትወርኮች ብዙ ስራዎችን በተመሳሳይ ጊዜ ለማከናወን ጥንካሬ እና ችሎታ አላቸው.
ጥቅምና
- ችግሮችን ለመፍታት የነርቭ መረቦች ጥቅም ላይ ይውላሉ. በኔትወርኩ ውስብስብነት ምክንያት የፈፀመውን ፍርዶች "ለምን እና እንዴት" በስተጀርባ ያለውን ማብራሪያ አይገልጽም. በዚህ ምክንያት የአውታረ መረብ እምነት ሊጠፋ ይችላል።
- የነርቭ አውታረመረብ ክፍሎች እርስ በርስ የተጠላለፉ ናቸው. ያም ማለት የነርቭ ኔትወርኮች በቂ የኮምፒዩተር ሃይል ያላቸውን ኮምፒውተሮች ይፈልጋሉ (ወይንም እጅግ በጣም ጥገኛ ናቸው)።
- የነርቭ አውታረመረብ ሂደት ምንም የተለየ ህግ (ወይም የጣት ህግ) የለውም. በሙከራ-እና-ስህተት ቴክኒክ፣ ጥሩውን ኔትወርክ በመሞከር ትክክለኛ የአውታረ መረብ መዋቅር ይመሰረታል። በጣም ጥሩ ማስተካከያ የሚጠይቅ ሂደት ነው።
መደምደሚያ
የ እርሻ መስክ የነርቭ ኔትወርኮች በፍጥነት እየተስፋፋ ነው። በዚህ ሴክተር ውስጥ ያሉትን ፅንሰ-ሀሳቦች እነሱን ለመቋቋም እንዲችሉ መማር እና መረዳት በጣም አስፈላጊ ነው.
በዚህ ጽሑፍ ውስጥ ብዙ አይነት የነርቭ አውታሮች ተሸፍነዋል. ስለዚህ ዲሲፕሊን የበለጠ ከተማሩ በሌሎች መስኮች ያሉ የውሂብ ችግሮችን ለመፍታት የነርቭ መረቦችን መጠቀም ይችላሉ።
መልስ ይስጡ