1. Sun’iy intelekt texnologiyalari



Download 66,56 Kb.
bet11/14
Sana07.02.2023
Hajmi66,56 Kb.
#908660
1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   14
Bog'liq
sun\'iy

29. ANFIS arxitekturasi
Moslashuvchan neuro-fuzzy xulosa chiqarish tizimi yoki adaptiv tarmoqqa asoslangan fuzzy xulosa chiqarish tizimi (ANFIS) Takagi-Sugeno fuzzy xulosa chiqarish tizimiga asoslangan sun'iy neyron tarmoqning bir turidir. Uning xulosa chiqarish tizimi nochiziqli funktsiyalarni o'rganish qobiliyatiga ega bo'lgan noaniq IF-THEN qoidalari to'plamiga mos keladi. Demak, ANFIS universal baholovchi hisoblanadi. ANFISdan samaraliroq va maqbulroq foydalanish uchun genetik algoritm yordamida olingan eng yaxshi parametrlardan foydalanish mumkin.
1-Qatlam. Bu fuziqatsiya bo’lib Ai Bj neyronlar kiruvchi sonly qiymatlarni azolik darajalarni aniqlaydi
2-Qatlam. Qoidalardagi qattiymas qiymatlarni hisoblab boradi
Ikkinchi qatlandagi neyro’nlar soniqoidalar soni bilan bir hil bo’ladi
3-Qatlam. Narmalizatsiya qatlami bo’lib har bir neyron o’z qiymatini quydagi formula orqali aniqlaydi
4-Qatlam. X va y sonly qiymatlar asosida f1 f2 funksiyalar hisoblanadi va keying qatlamga W fi ko’payma uzatiladi
5-Qatlam. Ko’paytmani yig’indisi hisblanadi
9.Xatoliklarni teskari tarqatish(Backpropagation) usuli.
Sun'iyneyrontarmoq(ANN) 3 - GradienT nasldandavom etdi, bu erda biz neyron tarmog'imizni o'rgatish uchun gradient nasldan foydalanishga qaror qildik.
Backpropagation (xatolar orqaga ko'paytirish) algoritm sun'iy asab tarmoqlari o'rgatish uchun ishlatiladi, u juda samarali og'irliklari yangilashingiz mumkin.
Odatda, u gradient tushishni optimallashtirish usuli bilan birgalikda ishlatiladi. Asosan, backpropagation-bu murakkab xarajat funktsiyasining hosilalarini hisoblash uchun juda samarali yondashuv va bizning maqsadimiz ko'p qatlamli sun'iy neyron tarmoqni parametrlash uchun og'irlik koeffitsientlarini o'rganish uchun ushbu hosilalardan foydalanishdir. Neyron tarmoqlarini parametrlash juda qiyin, chunki biz odatda yuqori o'lchovli xususiyat maydonida juda ko'p vazn koeffitsientlari bilan shug'ullanamiz.

Download 66,56 Kb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   14




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish