Close
) tugmasini bosish orqali oldindan ko'rish oynasini
yopishingiz va tarmoq yaratish oynasida Yaratish (
Create
) tugmasini
bosish orqali tarmoq yaratish niyatingizni tasdiqlashingiz mumkin.
Amalga oshirilgan operatsiyalar natijasida NNTool asosiy oynasining
Tarmoqlar bo'limida (
Networks
) tarmoq1 nomli ob'ekt paydo bo'ladi.
8.8.2. Neyron tarmog’ini o’qitish.
Bizning maqsadimiz mantiqiy
AND
funktsiyasini bajaradigan
neyron tarmoqni qurishdir. Shubhasiz, tarmoq yaratilgan so'ng, u kirish
tasiriga to'g'ri natijani (to'g'ri kirish / chiqish nisbati) beradi degan fikr
to’g’ri emas. Maqsadga erishish uchun tarmoqni to'g'ri o'rgatish kerak,
ya'ni tegishli parametr qiymatlarini tanlash kerak. Neyron tarmoqlarni
o'qitish uchun ma'lum bo'lgan algoritmlarning aksariyati MATLAB-da
amalga oshirilgan, ulardan ikkitasi ko'rib chiqilgan turdagi perseptron
tarmoqlari uchun qo’llashga taqdim etilgan. Tarmoqni yaratishda biz
o'qitish oshiradigan funksiya algoritmi sifatida LEARNP ni (8.20-rasm)
ko'rsatdik.
NNTool ning asosiy oynasiga qaytamiz (8.17-rasm). Ushbu
bosqichda faqat pastki paneldagi
Faqat tarmoqlar
(
Networks only
)
tugmachalari qiziqtiradi. Ushbu paneldagi tugmachalardan birortasini
bosish, uning yorliqlari to'plamida tarmoq parametrlari taqdim etiladi, uni
o'qitish va ishga tushirish uchun zarur bo'lgan, shuningdek tarmoqning
joriy holatini aks ettiradigan, oynani ochadi.
8.3-jadval – MATLAB dagi NNTool ning neyron tarmoqlarining turlari.
№ turi Tarmoq turi
Tarmoq nomi
Qatla
mlar
soni
O'qitiladigan
parametrlar
1
Competitive
Raqobatchi tarmoq
1 IW{1, 1},
b{ 1}
2
Cascade-forward
backprop
Signalni oldinga tarqalishi
va
xatolarni
orqaga
tarqalishiga
asoslangan
kaskadli tarmoq
2 IW{1, 1},
b{1}
LW{2, 1}
IW{2, 1},
b{2}
3
Elman backprop Elmanni xatoni orqaga
tarqalish tarmog'i
2 IW{1, 1},
b{1}
LW{2,
1},
b{2}
LW{2, 1},
4
Feed-forward
backprop
Signal oldinga va xato
orqaga tarqalishli tarmoq
2 IW{1, 1},
b{1}
LW{2,1},
b{2}
5
Time delay
backprop
Tutilishli va xatoni orqaga
tarqatuvchi tarmoq
2 IW{1,
1}
,
b{1},
LW{2,
l},b{2}
6
Generalized
regression
Umumlashirilgan
regressiyaviy tarmoq
2 IW{1,
1}
,
b{1},
LW{2, l}
7
Hopfield
Hopfield tarmog'i
1 LW{l,
l},b{l}
8
Linear layer
(design)
Chiziqli qatlam (yaratish)
1 IW{1, 1},
b{1}
9
Linear layer
(train)
Chiziqli qatlam (o’qitish)
1 IW{1, 1},
b{1}
10
LVQ
Kirish vektorlarini
tasniflash uchun tarmoq
2 IW{1,
1}
,
LW{2, 1}
11
Perceptron
Perceptron
1 IW{1, 1),
b{l}
12
Probabalistic
Ehtimoliy tarmoq
2 IW{1,
1}
,
b{l},
LW{
2, 1}
13
Radial basis
(exact fit)
Nol xatolik radial
ma'lumotlar tarmog'i
2 IW{ 1, 1},
b{
1},
LW{2, 1}
14
Radial basis
(fewer neurons)
Neyronlarning minimal
soniga ega radial asosli
tarmoq
2 IW{1, 1},
b{
1}, LW{2,
1}, b{2}
15
Self-organizing
map
O'z-o'zini tashkil qiluvchi
Kohonen xaritasi
1 IW{1, 1}
Sichqoncha ko'rsatkichi yordamida tarmoq1 tarmoq-ob'ektini
tanlab,
Do'stlaringiz bilan baham: |