McCulloch-Pitts Sinir Şəbəkəsi

McCulloch-Pitts neyron şəbəkəsi 1943-cü ildə Amerikalı neyrofizioloq Warren McCulloch və fizik Warren Pitts tərəfindən təklif edilən neyron şəbəkənin riyazi modelidir. Bu model süni intellektin yaradılması üzrə ilk cəhdlərdən biri olub və kompüter elminin və süni intellektin inkişafına mühüm təsir göstərib.

McCulloch və Pitts öz modellərini beyindəki neyronların açıq/söndürmə rejimində işləməsi və iki dəyişən baxımından təsvir edilə biləcəyi ideyasına əsaslanaraq inkişaf etdirdilər: fəaliyyət potensialı və gecikmə. Onlar təklif etdilər ki, fəaliyyət potensialı bütün giriş potensiallarının cəminin funksiyası kimi, gecikmə isə bütün girişlərin gecikməsi funksiyası kimi göstərilə bilər.

Bu ideya bir-biri ilə sinapslar vasitəsilə birləşən çoxlu neyronlardan ibarət olan McCulloch-Pitz neyron şəbəkəsinin riyazi modelinin əsasını təşkil etmişdir. Hər bir neyronda bir neçə giriş var, hər biri digər neyrondan siqnal alır. Siqnallar neyronlar arasında əlaqələrin gücünü müəyyən edən müxtəlif çəkilərə malik olan sinapslar vasitəsilə şəbəkə üzrə ötürülür.

McCulloch-Pitt modeli bir çox müasir neyron şəbəkələri üçün əsasdır və maşın öyrənməsi, nümunənin tanınması, təbii dilin işlənməsi və digər sahələrdə problemlərin həlli üçün istifadə olunur. O, həm də tibbdə praktik tətbiqlərə malikdir, məsələn, xəstəliklərin diaqnozu və ya müalicə nəticələrinin proqnozlaşdırılması üçün.

McCulloch-Pitts neyron şəbəkəsi McCulloch və Pptts süni neyron şəbəkələrinin inkişafı üçün əsas olan neyron modelini təklif etdilər. Bu şəbəkə hər birində bir neçə neyron olan bir neçə neyron şəbəkə qatından ibarətdir. Girişdəki hər bir neyron N fərqli siqnal qəbul edir (onları "aralıq" siqnal kimi başa düşmək olar) və çıxışda Y müxtəlif dəyərləri - növbəti neyron təbəqəsi üçün siqnalları yaradır. Birinci təbəqədəki neyronlar şəbəkə tərəfindən işlənmiş görüntü pikselləri və ya girişlər olan giriş siqnallarını qəbul edir. Giriş məlumatları proyeksiya neyronları vasitəsilə daxil edilir. Neyronun girişinə giriş siqnalı verirlər. Növbəti mərhələdə istifadə olunan başqa bir dəyəri yaratmaq üçün siqnal mexanizmini işlədir. Nəticə lazımi dəqiqliyə çatana qədər bu proses təkrarlanır. İki qatlı və çoxqatlı neyron rabitə şəbəkələri var. Bir təbəqədə ikidən bir neçə yüzə qədər keçid ola bilər ki, bu da nəzəri olaraq milyonlarla məlumatı emal etmək qabiliyyətini nəzərdə tutur.