4. Hulosa Adabiyotlar Neyron tarmoq kirishlari

Neyron tarmog'ining sxemasi

Neyron tarmog'ining ishlash printsipini namoyish etish uchun maxsus ko'nikmalar talab qilinmaydi. Neyronlarning kirish qatlami ma'lum ma'lumotlarni oladi. U sinaps orqali keyingi qatlamga uzatiladi, bunda har bir sinaps o'z vazn koeffitsientiga ega va har bir keyingi neyron bir necha kiruvchi sinapsga ega bo'lishi mumkin.

Natijada, keyingi neyron tomonidan olingan ma'lumotlar barcha ma'lumotlarning yig'indisidir, ularning har biri o'z vazn koeffitsientiga ko'paytiriladi. Olingan qiymat aktivatsiya funktsiyasiga almashtiriladi va chiqish ma'lumotlari olinadi, u yakuniy natijaga erishgunga qadar uzatiladi. Tarmoqning birinchi ishga tushirilishi to'g'ri natijalarni bermaydi, chunki tarmoq hali o'qitilmagan.

Aktivatsiya funktsiyasi kirish ma'lumotlarini normalizatsiya qilish uchun ishlatiladi. Bunday funktsiyalar juda ko'p, ammo eng keng tarqalgan bir necha asosiy funktsiyalarni ajratib ko'rsatish mumkin. Ularning asosiy farqi - ular faoliyat ko'rsatadigan qiymatlar diapazoni.
F (x) \u003d x chiziqli funktsiyasi, eng sodda, faqat yaratilgan neyron tarmoqni sinab ko'rish yoki ma'lumotlarni asl shaklida uzatish uchun ishlatiladi.
Sigmasimon eng keng tarqalgan faollashtirish funktsiyasi hisoblanadi va f (x) \u003d 1/1 + e- ×; uning qiymatlari diapazoni 0 dan 1 gacha. Bu logistik funktsiya deb ham ataladi.
Salbiy qiymatlarni yashirish uchun giperbolik tangensdan foydalaning. F (x) \u003d e² × - 1 / e² × + 1 - bu funktsiya ushbu shaklga ega va uning diapazoni -1 dan 1 gacha. Agar neyron tarmog'i salbiy qiymatlardan foydalanishni ta'minlamasa, unda siz undan foydalanmasligingiz kerak.
Davr - bu neyron tarmog'ini o'qitish indikatoridir, har safar tarmoq to'liq o'quv to'plamlari tsiklidan o'tganida bu ko'rsatkich oshadi.
Shunga ko'ra, tarmoqdagi mashg'ulotlarni to'g'ri o'tkazish uchun siz davr ko'rsatkichlarini asta-sekin oshirib, to'plamlarni bajarishingiz kerak.

Oddiy su’niy neyron sistemasi
Neyron ko'p kirishga ega bo'lishi mumkin, ammo faqat bitta chiqish. Inson miyasida taxminan neyronlar mavjud va har bir neyron boshqalar bilan minglab aloqa o'rnatishi mumkin. Neyronning kirish signallari og'irliklarga ko'paytiriladi va neyronning to'liq kiritilishini olish uchun qo'shiladi - Men:
Shakl 1.Turli sun'iy neyron Neyronning chiqishini uning kirishlari bilan bog'laydigan funktsiya aktivatsiya funktsiyasi deb ataladi. Sigmasimon funktsiya shaklida bo'ladi θ . Neyron reaktsiyasining shakllanishi shundan iboratki, boshlang'ich signal juda kichik va juda katta kirish signallarini olgandan so'ng chegaralarning biriga yo'naltiriladi. Bundan tashqari, pol qiymat har bir neyron bilan bog'liq - θ , chiqish signalini hisoblash uchun formulada umumiy kirish signalidan ajratiladi. Natijada, neyronning chiqish signali - O ko'pincha quyidagicha tavsiflanadi: "src \u003d" orqa tarafdagi tarqalish bilan tarmoq tuzilishi https://libtime.ru/uploads/images/00/00/01/2014/06/27/set-s- obratnym-rasprostraneniyem.png "alt \u003d" (! LANG: Backspread tarmoq tuzilishi" width="450" height="370"> Рис. 2. Сеть с обратным распространением !} Backpropagation tarmog'iqoida tariqasida u uchta segmentga bo'linadi, garchi qo'shimcha segmentlar ham shakllanishi mumkin. Kirish va chiqish segmentlari o'rtasida joylashgan segmentlar (segment) yashirin segmentlar deb ataladi, chunki tashqi dunyo faqat kirish va chiqish segmentlarini vizual ravishda sezadi. "Eksklyuziv OR" mantiqiy operatsiyasining qiymatini hisoblaydigan tarmoq, agar uning barcha ma'lumotlari haqiqiy qiymatga ega bo'lmasa yoki barcha kirishlarda noto'g'ri qiymatlar mavjud bo'lmasa, natijada haqiqiy qiymat hosil bo'ladi. Yashirin sektorda tugunlar soni loyihaning maqsadiga qarab o'zgarishi mumkin.