Куцев Евгений Витальевич – канд. техн. наук, доцент кафедры «Сети связи и системы коммуникации» естественно-технического факультета Кыргызско-Российского Славянского университета им. Б.Н. Ельцина, г. Бишкек, тел.: +996-553 920263, e-mail: evgeny230285@mail.ru
ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ: АРХИТЕКТУРА, СОЗДАНИЕ, ПРОВЕРКА
Актуальность применения искусственных нейронных сетей во всех сферах жизнедеятельности человека объясняется их востребованностью и практичностью в использовании. Исследованы принципы проектирования, построения и проверки качества работы искусственных нейронных сетей в общем виде. Проведен анализ принципов построения искусственных нейронных сетей, а также обобщение теоретического материала. В ходе проведенного анализа и обобщения информации представлены основные сведения, принципы работы и проверки качества получаемых результатов, необходимые для проектирования искусственных нейронных сетей. Результаты исследования могут быть применены на этапе проектирования и построения искусственных нейронных сетей начинающими разработчиками, что положительно повлияет на их дальнейшее развитие.
Keywords in Russian:нейрон; градиентный спуск; регрессия; классификация
ЖАСАЛМА НЕЙРОН ТАРМАКТАРЫ: АРХИТЕКТУРАСЫ, ТҮЗҮҮ, ТЕКШЕРҮҮ
Адамдын жашоосунун бардык чөйрөлөрүндө жасалма нейрон тармактарын колдонуунун актуалдуулугу аларга суроо-талаптын болушу жана колдонуудагы практикалуулугу менен түшүндүрүлөт. Макалада жалпысынан жасалма нейрон тармактарын долбоорлоонун, куруунун жана иштөө сапатын сыноонун принциптери изилденген. Жасалма нейрон тармактарын куруу принциптерин талдоо, ошондой эле теориялык материалды жалпылоо жүргүзүлдү. Маалыматтарга талдоо жүргүзүүнүн жана жалпылоонун жүрүшүндө жасалма нейрон тармактарын долбоорлоо үчүн зарыл болгон негизги маалыматтар, иштөө принциптери жана алынган натыйжалардын сапатын текшерүү көрсөтүлдү. Изилдөөнүн натыйжалары жасалма нейрон тармактарын долбоорлоо жана куруу баскычында баштапкы иштеп чыгуучулар тарабынан колдонулушу мүмкүн, бул алардын андан аркы өнүгүшүнө оң таасирин тийгизет.
Keywords in Kyrgyz:нейрон; градиенттик түшүү; регрессия; классификация
ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS: ARCHITECTURE, CREATION, VERIFICATION
Currently, there is an increase in the widespread use of artificial neural networks in all spheres of human life. The relevance of their application is explained by demand and practicality in use. The purpose of this article is to study the principles of designing, building and testing the quality of artificial neural networks work in a general way. To systematize the information obtained in the study of neural networks, an analysis of construction’s principles, as well as a generalization of theoretical material, was carried out. In the course of the analysis and generalization necessary basic information, principles of operation and quality control of the obtained results are presented for the design of artificial neural networks. The results of this article can be applied at the stage of designing and building artificial neural networks by novice developers, which will positively affect their further development.
Keywords in English:neuron; gradient descent; regression; classification