ხელოვნური ნეირონული ქსელები

866 views
677 views

Published on

პრეზენტაციაში ნაჩვენებია თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის აპარატის – ხელოვნური ნეირონული ქსელების ისტორია, მდგომარეობა და პერსპექტივები. სემინარი ჩატარდა სტუ–ში 2014 წლის 14 აპრილს.

Published in: Education
0 Comments
2 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total views
866
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
215
Actions
Shares
0
Downloads
8
Comments
0
Likes
2
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

ხელოვნური ნეირონული ქსელები

  1. 1. მიხეილ ქანთარია პრაქტიკული სემინარები, N1 სტუ, 2014წ
  2. 2. ტიურინგის ტესტი
  3. 3. ხელოვნური ინტელექტის „ინტელექტუალური შესაძლებლობები“ UUAAAHH…
  4. 4. ხელოვნური ნეირონული ქსელების „მამები“ 1943წ. – უ.მაკკალოკი და უ.პიტსი (ნეირონული ქსელის ცნების ფორმალიზება) 1948წ. – ნ.ვინერი (ნაშრომი კიბერნეტიკაზე) 1949წ. – დ.ჰები (პირველი შემსწავლელი ალგორითმი) 1958წ. – ფ.როზენბლატი (გამოიგონა ერთფენიანი პერსეპტრონი) 1969წ. – მ.მინსკი (ნეირო ქსელების თეორიის კრიტიკა, „XOR პრობლემა“) 1972წ. – ტ.კოჰონენი (ახალი ტიპის ქსელების შეთავაზება, ქსელები მეხსიერებით) 1974წ. – ჯ.ვერბოსი და ა.გალუშკინი (უკუგავრცელების ალგორითმის შექმნა მრავალფენიან პერსეპტრონებში) 1986წ. – რუმელჰარტი, ვილიამსი, ჰინტონი, ბარცევი, ოხოტინი (საგრძნობლად გაუმჯობესებულია უკუგავრცელების ალგორითმი) 2007წ. – ჯ.ჰინტონი (მრავალფენიანი ნეირონული ქსელების ღრმა შესწავლის ალგორითმები)
  5. 5. მალევიჩის წვლილი ნეირონული ქსელების თეორიის განვითარებაში OUTPUTS INPUTS
  6. 6. რახდება ადამიანის ტვინში? – ნეირონების 100 ნაირსახეობა – 0/50/100 მილიარდი ნეირონი  – თითო ნეირონს მინიმუმ 100 კავშირი
  7. 7. როგორ გამოიყურება ნეირონული ქსელები?
  8. 8. ნეირონული ქსელების ტიპები ნაირსახეობები – ქსელები პირდაპირი გავრცელებით (Feedforward) – ქსელები უკუგავრცელებით, რეკურენტული – რადიალ–ბაზისური ქსელები (RBF) – კოჰონენის თვითორგანიზებადი რუქები – სპაიკური ქსელები – კორტიკომორფული ქსელები – მასწავლებელთან ერთად – მასწავლებლის გარეშე
  9. 9. ასოციაციური მეხსიერება
  10. 10. ასოციაციური მეხსიერება, ექსპერიმენტები Yt + 1 = F(Yt W) ატრაქტორი : Yt + 1 = Yt შესწავლა : Yk = WYk
  11. 11. დინამიური ასოციაციური მეხსიერება, „გონებრივი მუშაობა“
  12. 12. დინამიური ასოციაციური მეხსიერება, „გონებრივი მუშაობა“
  13. 13. კორტიოკალური ნეირო ქსელები
  14. 14. „ჩემი ბებიის ნეირონები“, ახალი შესაძლებლობები, მემრისტორები – ობიექტის ყველა მხრიდან აღქმა როგორც ერთის – ახალი ცოდნის სინთეზის უნარი – ზუსტი ცოდნის მოდული, მიუხედავად ინტერპრეტაციების
  15. 15. „მანქანაგოგიკა“ / „კომპიუტერგოგიკა“, ჰუმანიტარების წვლილი
  16. 16. პროექტები, ორგანიზაციები - Google Cat Nnets - Iphone Siri - Watson (IBM) - Blue Brain Project - Darpa Synaps - Fritz ?! - Darpa - IBM - HP - ТАСО ... – აშშ მთავრობა –> 200–დან 93 პროექტი – Darpa –> 23–დან 21 პროექტი
  17. 17. პერსპექტივები? რა გველის?! 1 2 3
  18. 18. სირთულის დონე, პრაქტიკა პრაქტიკული ნაწილი: – ჰოპფილდის ქსელი (ლიტტლის ქსელი) – ჰეტეროასოციაციური მეხსიერება
  19. 19. მადლობთ ყურადღებისთვის! საკონტაქტო ინფორმაცია: მიხეილ ქანთარია მობ: 599 40 98 37, ელ–ფოსტა: kantaria.m@gmail.com საქართველოს ტექნიკური უნივერსიტეტი კოსტავას 77, თბილისი, 2014წ.

×