GELECEK

Facebook Sinir Ağları Yakında Diferansiyel Denklemleri Çözebilecek

Eğer Facebook’un en son yapay sinir ağının bir kopyasını (insan beynine benzeyen bir dizi algoritma) elde edebilirsek, aşağıdaki diferansiyel denklemi bir saniyeden daha kısa bir sürede çözebiliriz.

Hatırlatma; Diferansiyel denklemler, belirli bir fonksiyonun bir veya daha fazla türevini çözmek için kullanılır. Bir popülasyondaki değişim oranını veya belirli bir ürüne yönelik artan talebi hesaplamak için kullanılabilirler.

Daha fazla bilgi için: Matematiğin Yapıtaşları: İntegral ve Türev

Evet, Facebook yapay sinir ağları yakın zamanda, MATLAB veya Wolfram Mathematica gibi yazılım paketlerinden bile daha iyi performans göstermeye başlayacak. Çünkü çalışma prensipleri, nöronların beyindeki organizasyon şekline giderek daha fazla benzerlik gösteriyor.

Bizler dünyayı deneyimledikçe, nöron adı verilen küçük beyin hücreleri, elektrokimyasal sinyalleri ile birbirlerine ateşler, bağlantıları güçlendirir, böylece gelecekte desenleri daha kolay tanıyabilir hale geliriz.

Yapay sinir ağları, insan beyninin bilgi işleme tekniğinden esinlenerek geliştirilmiş bir bilgi işlem teknolojisidir. Bu sinir ağları beynimizdekine benzeyen yapay “nöronlar” katmanlarından oluşur. Bu katmanlar, birlikte çalıştıklarında, sinir ağının karmaşık sorunları çözme gücü vardır.

Bu durum, sinir ağlarını görüntü tanıma vb gibi durumlarda mükemmel hale getirir. Ancak konu matematik olduğunda, matematiğin sembolik yapısı nedeniyle, sinir ağları aynı performansı normalde gösteremezler.

Örneğin x² dediğimizde x.x demek isteriz, ancak yapay ağlar bunu anlayamaz. Bu soruna çözüm bulmak için iki Facebook araştırmacısı Guillaume Lample ve François Charton çoktan işe başlamış gözüküyor.

Yapay Sinir Ağlarına Matematik Öğretmek

“Bilgisayarlar tarafından kullanılan tüm veriler sayıdır. Bu veriler, çoğu zaman, bir görüntüdeki bir rengin yoğunluğu veya bir ürünün satış miktarı gibi miktarları temsil ederler. Ancak bazen sayılar, nesneleri veya sınıfları temsil etmek için semboller olarak kullanılır. Örneğin, bir bireyin yaş grubu bir sayı ile temsil edilebilir. ”

Bunun anlamı şu: Diyelim ki bir doğum günü partisi planlıyorsunuz ve çocukların oturacakları yerleri yaşa göre atamak istiyorsunuz. Üç kategori olsun: 10 yaşın altındakiler, 10 ila 13 yaş arasındakiler ve 13 ila 18 yaş arası çocuklar. Bir bilgisayar “çocuklar, ergenler ve gençler” girdisini anlamaz, bu nedenle grupları temsil etmek için sayıları kullanmalısınız.

Örneğin, 10 yaşın altındaki herkes “1” ile temsil edilebilir, diğerleri de 2 ve 3 olarak nitelenebilir. Bu durumda, rakamlar, bilgisayarlarımızın anladığı bir dilde sembolik verilerimizi (yaş grupları) sunar.

Lample ve Charton’un yapay sinir ağı, denklemleri ağaç benzeri yapılar aracılığıyla daha küçük parçalara ayırıyor. Ağaçların yaprakları rakamlar, sabitler, değişkenler ve operatör sembollerden oluşuyor.

Örneğin, 2 + 3x (5 + 2) ifadesi şekil 1’de gösterildiği gibi gösterilebilir. Ve 3x² +cos (2x) – 1, şekil 2’de gibi parçalara ayrılabilir.

Doğru inşa edilen bu ilişkiler yapay sinir ağlarının diferansiyel bir denklem aracılığıyla “düşünmesine” izin verir. İkilinin elde ettiği sonuçlar etkileyici.

Makalelerinde Lample ve Charton, tüm görevlerde, modellerinin Mathematica’dan daha iyi performans gösterdiğini dile getiriyor. Lample ve Charton, makalelerinde Facebook’un bu yeni yapay sinir ağı ile ne yapmayı planladığı konusunda herhangi bir ipucu vermiyor.

Facebook sayısız şey için kullanılabilecek daha iyi bir dil işleme tekniği üzerinde çalışıyor olabilir. Ya da belki sosyal medya devi sadece ödevlerinizde size yardımcı olmak istiyordur? Kim bilir…

Çalışmayı incelemek isterseniz: “Deep Learning For Symbolic Mathematics,” , https://arxiv.org/abs/1912.01412

İleri okumalar:

https://science.slashdot.org/story/19/12/17/232253/facebook-has-a-neural-network-that-can-do-advanced-math

https://www.popularmechanics.com/science/math/a30259699/facebook-neural-net-math/

Matematiksel

Sibel Çağlar

Kadıköy Anadolu Lisesi, Marmara Üniversitesi, ardından uzun süre özel sektörde matematik öğretmenliği, eğitim koordinatörlüğü diye uzar gider özgeçmişim… Önemli olan katedilen değil, biriktirdiklerimiz ve aktarabildiklerimizdir bizden sonra gelenlere... Eğitim sisteminin içinde bulunduğu çıkmazı yıllarca iliklerimde hissettikten sonra, peki ama ne yapabilirim düşüncesiyle bu web sitesini kurmaya karar verdim. Amacım bilime ilgiyi arttırmak, bilimin özellikle matematiğin zihin açıcı yönünü açığa koymaktı. Yolumuz daha uzun ve zorlu ancak en azından deniyoruz.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu