Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarni rivojlantirish vazirligi

Sun'iy neyron tarmoqlarni o'rgatish

Tarmoq ma'lum bir kirish to'plami uchun kerakli (yoki hech bo'lmaganda unga mos keladigan) chiqishlar to'plamini berishga o'rgatilgan. Har bir bunday kirish (yoki chiqish) to'plami vektor sifatida qabul qilinadi. O'rganish ketma-ket taqdimot orqali amalga oshiriladi va unga muvofiq og'irliklarni bir vaqtning o'zida sozlash bilan kirish vektorlari ma'lum bir protsedura. O'qitish jarayonida tarmoqning og'irliklari asta-sekin shunday bo'ladiki, har bir kirish vektori chiqish hosil qiladi.

Vektor. O'qituvchi bilan va o'qituvchisiz o'rganish algoritmlarini farqlang.

Nazorat ostidagi o'rganish har bir kirish vektori uchun shunday deb hisoblaydi kerakli chiqishni ifodalovchi maqsadli vektor mavjud. Ular birgalikda o'rgatuvchi juftlik deb ataladi. Odatda, tarmoq ma'lum miqdordagi bunday trening juftliklarida o'qitiladi. Chiqish vektori taqdim etiladi, tarmoqning chiqishi hisoblab chiqiladi va tegishli maqsadli vektor bilan taqqoslanadi, farq (xato) teskari aloqa yordamida tarmoqqa kiritiladi va og'irliklar. minimallashtirishga intiladigan algoritmga muvofiq o'zgartirish xato. O'quv to'plamining vektorlari ketma-ket keltirilgan, xatolar hisoblab chiqiladi va har bir vektor uchun og'irliklar ularga moslashtiriladi ta'lim massividagi xatolik maqbul darajaga yetguncha past daraja.

O'qituvchisiz o'rganish natijalar uchun maqsadli vektorga muhtoj emas va,

shuning uchun oldindan belgilangan ideal bilan solishtirishni talab qilmaydi javoblar. Trening to'plami faqat kirish vektorlaridan iborat. O'quv algoritmi tarmoqning og'irliklarini shunday moslashtiradiki, izchil chiqish vektorlari olinadi, ya'ni etarlicha yaqin taqdimot.

Kirish vektorlari bir xil natijalarni berdi. Shuning uchun o'quv jarayoni o'quv majmuasining statistik xususiyatlarini ajratib oladi va shunga o'xshash vektorlarni sinflarga guruhlaydi. Berilgan sinfdan vektorni kirishga taqdim etish ma'lum bir chiqish vektorini beradi, ammo mashg'ulotdan oldin bu sinf tomonidan qanday mahsulot ishlab chiqarilishini oldindan aytib bo'lmaydi. Kirish vektorlari. Binobarin, bunday tarmoqning natijalari jarayon tufayli tushunarli shaklga aylantirilishi kerak

o'rganish.