4 Ma’ruza Sun'iy neyron tarmoqlar (snt) ning tasnifi va ishlash tamoyillari



Download 0,75 Mb.
bet1/12
Sana27.05.2022
Hajmi0,75 Mb.
#611084
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   12
Bog'liq
LIs59lVf5mvee54TL2S4BejZka55nl5d8Oli9BzH




4 - Ma’ruza
Sun'iy neyron tarmoqlar (SNT) ning tasnifi va ishlash tamoyillari
Reja
1. SNT tasnifi.
2. SNT arxitekturasi.
3. Bir qavatli SNT.
4. Ko'p qatlamli SNT.
5. Konvolyutsion SNT.
6. Takrorlanuvchi SNT.
1. NEYRON TARMOQLARNING TASNIFI
Neyron tarmoqlarni o'rgatish tabiatiga ko'ra tasniflash ularni quyidagilarga ajratadi:
- o’qituvchi bilan o'qitishdan foydalanadigan neyron tarmoqlar;
- o’qituvchisiz o'qitishdan foydalanadigan neyron tarmoqlar.
O’qituvchi bilan o'qitishdan foydalanadigan neyron tarmoqlar. O’qituvchi bilan o’qitish (o'rganish) har bir kirish vektori uchun kerakli natijani ifodalovchi maqsadli vektor mavjudligini nazarda tutadi. Ular birgalikda trening juftligi deb ataladi. Odatda, tarmoq ma'lum miqdordagi bunday trening juftliklarida o'qitiladi. Chiqish vektori taqdim etiladi, tarmoqning chiqishi hisoblab chiqiladi va mos keladigan maqsadli vektor bilan taqqoslanadi. Keyinchalik, og'irliklar xatoni minimallashtirishga intiladigan algoritmga muvofiq o'zgartiriladi. O'quv majmuasining vektorlari ketma-ket taqdim etiladi, xatolar hisoblab chiqiladi va butun mashg'ulot massividagi xatolik maqbul darajaga yetgunga qadar har bir vektor uchun og'irliklar o'rnatiladi.
O’qituvchisiz o'qitishdan foydalanadigan neyron tarmoqlar. O’qituvchisiz o'qitish (o'rganish) sun'iy neyron tarmoqlarning biologik negizlari nuqtai nazaridan ancha ishonchli o'rganish modelidir. Kohonen va boshqalar tomonidan ishlab chiqilgan bo'lib, u natijalar uchun maqsadli vektorga muhtoj emas va shuning uchun oldindan belgilangan ideal javoblar bilan taqqoslashni talab qilmaydi. Trening to'plami faqat kirish vektorlaridan iborat. O'rganish algoritmi tarmoqning og'irliklarini shunday tartibga soladiki, unda izchil chiqish vektorlari olinadi, ya'ni yetarlicha yaqin kirish vektorlarining taqdimoti bir xil natijalarni beradi. Shuning uchun o'quv jarayoni o'quv majmuasining statistik xususiyatlarini ajratib oladi va shunga o'xshash vektorlarni sinflarga guruhlaydi.
Neyron tarmoqlarni vaznini sozlash turiga qarab tasniflash ularni quyidagilarga ajratadi:
- qat’iy ulanishlarga ega tarmoqlar - neyron tarmoqning og'irlik koeffitsiyentlari muammoning shartlaridan kelib chiqqan holda darhol tanlanadi;
- dinamik ulanishlarga ega tarmoqlar - ular uchun o'qitish jarayonida sinaptik og'irliklar o'rnatiladi.

Download 0,75 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   12




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