Neyrotubul

Neyrotublar nədir? Neyrotubul, verilənlərin "keçiriciləri" və ya "daşıyıcıları" yaratmaq vasitəsilə neyron şəbəkələri bir-birinə bağlamaq texnologiyasına istinad etmək üçün istifadə etdiyim addır. Mənim üçün bu, neyron şəbəkəsi elminin ən maraqlı tərəflərindən biridir. Bunun necə işlədiyini və bu üsulu necə istifadə etməyə başladığımı özüm izah edəcəyəm.

Texnologiyanın təsviri Neyron şəbəkələri elmi çox sürətlə inkişaf edir. Hazırda tədqiqatçıların geniş miqyasda şəbəkələri bir-birinə bağlamağa cəhdlərinin şahidi oluruq. Bu, qərar qəbul etmə alqoritmlərini hazırlayarkən xüsusilə vacibdir. Problemi həll etmək üçün neyron şəbəkəsindən istifadə etdikdə adətən bütün məlumatları bir paketdə təmsil edirik. Lakin bu, bizim məqsədlərimiz üçün həmişə kifayət etmir. Bu böyük şəbəkə artıq effektiv olmaya bilər və biz başqa səviyyəyə keçməliyik. Bunun üçün biz ikinci şəbəkə yaradırıq. Sonra onları birbaşa "neyrotublar" vasitəsilə bir-birinə bağlayırıq. Bu bizə məlumatı bir şəbəkədən digərinə ötürməyə imkan verir. Bu yolla biz bir şəbəkəni böyük və səmərəli digərinin nəzarəti altında məşq edə bilərik. Bu yanaşma "paylaşılan keçid bağlantısı" adlanır. İki şəbəkəni bir-birinə bağlamaq üçün tək keçidlərdən istifadə edirik. Bu konsepsiya bəzi tətbiqlərdə, məsələn, təsvirin işlənməsi üçün faydalı olduğunu sübut etdi. Yanaşmanın mahiyyəti hər bir şəbəkənin funksiyaları haqqında anlayışı inkişaf etdirmək və sonra çox şəbəkə komponenti yaratmaq üçün onları birləşdirməkdir. Beləliklə, ümumiləşdirsək, neyrotubulların işi bir neçə fərdi şəbəkəni ümumi şəbəkəyə inteqrasiya etməkdir.

Neyrotubullara niyə ehtiyac var? İki şəbəkəni birləşdirəndə daha mürəkkəb modellər üçün imkanımız olur. Məsələn, siz şəbəkəni digər şəbəkələrə qoşmağa başlayanda onun mürəkkəbliyini əlavə edə və ya dəyişdirə bilərsiniz. Buradakı fikir ondan ibarətdir ki, neyron şəbəkəsi daha çox məlumat öyrəndikcə və konfiqurasiyalarla təcrübə apardıqca daha güclü olur. Bu şəbəkə daha sonra güclü qərar qəbuletmə mərkəzinə çevrilir və sizə ən yaxşı və ən son tədqiqatlara əsaslanan yüksək keyfiyyətli həllər təqdim edir.