Amaliy mashg’ulot №8. Vlsi fpga uchun matlab yordamida sun'iy neyron tarmoqlarni loyihalash Ishning maqsadi

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,