څه شی تاسو ته اړتیا لرئ ترڅو ستاسو په شاوخوا کې د بدلون بدلیدونکي تکنالوژی پوه شئ
نوريال شبکې د تړل شوي واحدونو يا نويو کمپيوټر نمونې دي چې د لېږد، پروسس کولو او د معلوماتو څخه معلومات ترلاسه کوي (څنګه چې په انسانانو کې نوريون (اعصاب حجري) کار کوي.
مصنوعي نوری شبکې
په ټیکنالوژۍ کې، نیورول شبکې اکثرا د مصنوعي سیسټمونو شبکې (ANNs) یا نیورول جالونو په نوم یادېږي چې د بیولوژیکي سوریې شبکې څخه توپیر کوي چې وروسته موډل شوي. د ANNs ترټولو اصلي مفکوره دا ده چې انسان دماغ ترټولو پیچلي او ذہین "کمپیوټر" دی چې شتون لري. د این اين این نمونې د دماغ لخوا کارول شوي معلومات او پروسیجر سیستم ته نږدې نیولو سره، څیړونکو هیله درلوده چې کمپیوټرونه رامینځ ته کړي چې د انسان استخباراتو سره اړیکه ونیسي یا تیریږي. نيالګي نفت د مصنوعي استخباراتو (AI)، ماشين زده کړې (ايم ايل) او ژور زده کړې کې د اوسنيو پرمختګونو کليدي برخه ده.
د نوریال شبکې څنګه کار کوي: پرتله کول
د دې پوهیدلو لپاره چې نیورول شبکې څنګه کار کوي او د دوو ډولونو (جیوولوژیکي او مصنوعي) ترمنځ توپیرونه راځي، اجازه راکړئ د 15 پوړو دفتر ودانۍ او د تلیفونونو او سیسټمونو بېلګه چې په ټوله ودانۍ، انفرادي پوړونو او انفرادي دفترونو کې لیږد کوي. زموږ د 15 پوړ دفتر دفتر کې هر انفرادي دفتر د نیورون استازیتوب کوي) د کمپیوټر شبکه کې نوډ یا بیولوژی کې اعصاب سیل (استازی. پخپله ودانۍ یو داسې جوړښت دی چې د 15 پوړونو (د نیوري شبکې) په سیسټم کې ترتیب شوي دفترونه لري.
د بولوولوژيکي نوریال شبکو لپاره د مثال تطبیق، د لیږدولو سوئچبورډ په ټوله ودانۍ کې په هر پوړ کې هر دفتر ته ارتباط لري. برسیره پردې، هر دفتر لینونه لري چې دا په هر پوړ کې په ټولو ودانیو کې هر بل دفتر سره نښلوي. تصور وکړئ چې یو کال راځي (input) او سوئچبورډ یې په درې پوړ کې دفتر ته لیږدوي، چې دا په مستقیمه توګه په 11 بجو کې دفتر ته لیږدول کیږي، چې بیا یې په مستقیم ډول دا دفتر په پنځم پوړ کې دفتر ته لیږدوي. په دماغ کې، هر نیورون یا اعصاب سیل (یو دفتر) کولی شي په مستقیم ډول په خپل سیسټم یا د نیورال شبکې (ودانۍ) کې د نورو نیورون سره اړیکه ونیسي. معلومات (تلیفون) کیدای شي د نورو نیورون (دفتر) ته لیږدول شي یا پروسې ته اړتیا وي تر څو چې ځواب یا حل وي (محصول).
کله چې موږ دا مثال د ANN لپاره پلي کوو، دا یو څه خورا پیچلي کیږي. د ودانۍ هر پوړ خپل سوئچبورډ ته اړتیا لري، چې یوازې کولی شي په دفتر کې دفترونو سره هم اړیکه ونیسي، همداراز پورته پورته او د هغې لاندې لاندې فرعي سایټونه. هر دفتر کولی شي په مستقیم ډول په ورته ماڼۍ کې نورو دفترونو سره اړیکه ونیسي او د دې پوړ لپاره سوئچبورډ. ټولې نوې تلیفونونه باید په لومړۍ پوړ کې د سویچبورډ سره پیل شي او باید هر کال د فرعي ترتیباتو ته لیږدول شي تر 15 ساعته پورې د لیږد پای ته ورسیږي. راځئ چې دا په حرکت کې واچوو چې وګورئ دا څنګه کار کوي.
تصور وکړئ چې یو غږ په (input) کې د درې فرعي سایټ ته راځي او په لومړۍ پوړ کې (دفتر) دفتر ته لیږل کیږي. نو تلیفون په مستقیم ډول د نورو دفترونو) نوډونه (ترمینځ په لومړۍ پوړ کې لیږدول کیږي تر هغه چې راتلونکی ماڼۍ ته لیږل کیږي. بیا نو تلی باید بیرته د مایع فرش سوئډبورډ ته واستول شي، بیا وروسته دوی د 2 فر فلچ سوئچبورډ ته لیږدوي. دا ګامونه په یو وخت کې یو پوړ تکرار کړئ، د دې پروسې له لارې د هرې یوې پوړ په واسطه لیږل کیږي چې د فرعي 15 پورې ټولې لارې.
په ANNs کې، نوډونه (دفترونه) په پرتونو کې ترتیب شوي دي (د ودانۍ فرز). معلومات (کال) تل د انټرنیټ لیږد له لارې راځي (1 پوړ او د هغې سویچبورډ) او باید هرې پرتې (ماڼۍ) ته لیږل کیږي او پروسس کیږي مخکې له دې چې بل راتلونکی ته لاړ شي. هر پرت (ماڼۍ) د دې غوښتنې په اړه یو ځانګړي توضیحات پلي کوي او پایلې سره په بل پرت کې لیږل کیږي. کله چې تلیفون د پوړ پرت (15 پوړ او د سویډن سایټ) ته ورسیږي، دا د پروسس معلومات د 1-14 څخه پرتې دي. نوډونه (دفترونه) په پنځم پوړ کې (فرش) د انټرنټ او پروسس کولو معلومات د نورو پرتونو (فرش) څخه کار اخلي ترڅو ځواب یا حل سره راشي.
نوریال شبکې او ماشین زده کړه
نيالګي نټونه د ماشين د زده کړې په کتګورۍ کې يو ډول ډول ټکي دي. په واقعیت کې، د سینال جالونو په څیړنه او پراختیا کې پرمختګ د ایم ایل په پرمختګ کې د ایببس او پراختیا جریان سره په کلکه تړلی دی. نيالګي جاتو د معلوماتو پروسس کولو وړتياوې پراخوي او د ايم ايل کمپيوټر ځواک پياوړي کوي، د معلوماتو حجم زيات کړي چې پروسس کيدلای شي، بلکې د لا زيات پيچلي کارونه ترسره کولو وړتيا هم لري.
د لومړي سند کمپیوټر ماډل د ANNs لپاره په 1943 کې د والټر پیټس او وارین مککلوچ لخوا جوړ شوی و. ابتدایی دلچسپي او د نیورل شبکو او ماشین زده کړه کې څیړنه پای ته ورسیده او د 1969 کال په پرتله لږ یا لږ وساتل شو، د نویو ګټو یواځی کوچنۍ ټوټې سره. د وخت کمپیوټر په اسانۍ سره کافی یا کافی پروسس کونکي نلري چې دا ساحې نور هم وړاندې کړي، او د ML او نیالګي جالو لپاره اړتیاو ډیرو معلوماتو په وخت کې شتون نلري.
د انټرنیټ پراختیا او پراخولو سره په وخت کې د کمپیوټر د کمپیوټر کولو کې لوی زیاتوالی (او په دې توګه د انټرنیټ له لارې ډیرو معلوماتو ته لاس رسی) د دغو لومړیو ننګونو حل کړی. نيالګى او ايم ايل اوس مهال په ټکنالوجيو کې وسيله کوي چې موږ ګورئ او هره ورځ کاروئ لکه د څۀ پيژندنې ، د تصوير پروسس کولو او لټون، او د ريښتن وخت ريښتن ژباړن - يوازې يو څو نومول.
د نوری شبکه په ورځنی ژوند کی مثالونه
ANN د ټکنالوجۍ دننه خورا پیچلې موضوع ده، مګر، دا د یو څه وخت اخیستلو ارزښت لري چې د هرې ورځې په اوږدو کې زموږ د ژوند په تاثیراتو کې د هغه الرو موندلو له امله پیدا کړي. دلته د لارو یو شمیر بیلګې شتون لري د نیوري شبکې اوس مهال د بیالبیلو صنعتونو لخوا کارول کیږي:
- مالي: نوريال جال د پيسو د تبادلې نرخونو د اټکل کولو لپاره کارول کيږي. همدا رنګه دا د خود کار سوداګریز سیسټمونو په اړه چې د سټارټ مارکیټ کې کارول کیږي د ټکنالوجۍ کې کارول کیږي
- طب: د عصري جالونو د پروسس کولو وړتیاوې د ټکنالوژۍ سره مرسته کړې ده چې په ډیره سمه توګه مرسته کوي چې د ابتدايي مرحلې لپاره وټاکل شي او د کانسرونو ډولونه تشخیص کړي. د دې ډول ډول سرطان انتان مایلنوما دی، د پوستکي سرطان ترټولو جدي او وژونکې بڼه ده. په مخکینیو مرحلو کې د میلانوم پیژندنه، مخکې له دې چې خپره شوې وي، د دې سرطان سره ناروغانو ته د دې لپاره د غوره کولو امکانات ورکوي.
- هوا: د هوا د چاپیریال بدلونونو کشف کولو توان چې د احتمالي او خطرناکه هوا پیښو څرګندوي لکه څنګه چې چټکه او سمه توګه څومره ممکنه وي د ژوند ژغورلو لپاره اړین دي. نیالګي شبکې د سپوږمکۍ او رادار انځورونو په حقیقي وخت پروسس کې ښکیل دي چې نه یوازې د هریانونو او سایټونو لومړنۍ جوړونه کشف کوي، بلکې د هوا په سرعت او لارښوونو کې ناڅاپي بدلونونه هم پیدا کوي. تورنوډز د ریکارډونو ځینې خورا پیاوړی او خطرناک هوایي پیښې دي - ډیری وخت ناڅاپه، ویجاړونکي، او د افراطيانو په پرتله وژونکي دي.