Teskari tarqalishli neyronlarni (kitobda 7-bob) kelgusi mavzuda kiritasizmi? Agar kelgusi mavzuga kiritmasangiz shu mavzuning oxiridan kiritish kerak


https://github.com/CaniaCan/neuralmaster



Download 1,22 Mb.
bet6/16
Sana23.12.2022
Hajmi1,22 Mb.
#895341
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   16
Bog'liq
13-mavzu

https://github.com/CaniaCan/neuralmaster
Demak, o'qitilgan neyron ilgari ushbu tanlanmadagi ma'lumotlarni uchratmagan bo'lsa ham butun test to'plamini tanidi.
Bundan tashqari, ko'rib turganimzdek, neyronimiz chiziqli funksiya b parametridan foydalanmasdan masalani mukammal uddaladi. Agar unga ega bo'lsa, u o’quvda ham faol qatnashar edi, qolgan vaznlar ham uni hisobga olgan holda yangilanib borar edi, natijada ular ham to'g'ri javoblarni olishar edi.
Unit Hop funksiyasi va chiziqli funksiya o'rtasidagi afzalliklar va kamchiliklar. Faollashtirish funksiyasini (bitta sakrash) o'quv sikliga kiritish orqali biz neyronimizning funksionalligini sezilarli darajada kengaytirdik. Endi u sinflashdan tashqari raqamlarni taniy oladi. Ammo chiziqli sinfdan xalos bo'lib, uni bitta sakrash funksiyasi bilan almashtirsak, endi biz faqat ikkilik qiymatlar bilan ishlashimiz mumkin - 0 va 1. Bu cheklov chiziqli sinfdan qochish natijasida emas, balki faollashtirish funksiyasini tanlashdir. Yagona o'tish funksiyasining o'zi faqat shu turdagi ma'lumotlar bilan ishlashga qodir. Shubhasiz, har xil sonli ma'lumotlar bilan ishlash uchun boshqa faollashtirish funksiyasi zarur.
Manbalarni quyidagi havola orqali topishingiz mumkin:
https://github.com/CaniaCan/neuralmaster
Ko'rganimizdek, o’quv tanlanmani tekshirganimizda neyronimiz nol sonini hech qanday qiyinchiliksiz taniydi (0.98744). Buning ajablanarli joyi yo'q, chunki u ushbu tanlanmani o’rgandi. Ammo neyron hali ko'rmagan sinov tanlanmasidagi olgan natijalariga ko'ra, ehtimollik sezilarli darajada o'zgarib turadi. Masalan, u test tanlanmadagi ikkinchi nolni eng yaxshisi deb tanib oldi, uning ehtimoli 0,988%. Eng yomon tanib olish ko’rsatkich – bu test tanlanmadgi uchinchi nolni tanib olshdagi ehtimol - 0,614%. Lekin shunga qaramay, ko'pgina neyronning boshqa nollarni tanib olish ehtimoligi ko’rsatkichlari 0,5 dan yuqori. Ta’kidlaymizki, bizning neyronimiz 6 ta nolni tanib olishda adashmadi.
Shunday qilib faollashtirish funksiyalarning, xususan sigmasimon funksiyalarning chiziqli funksiyadan afzalliklari aniq ko’rsatildi. Biz juda ko'p sonli qiymatlardan (ma'lumotlarning statistik normallashishini hisobga olgan holda) cheksiz ko'p parametrlarni kirish sifatida qabul qilishimiz mumkin.
Faqatgina chiziqli sinflash funksiyasidan foydalangan holda raqamni tanib olish mumkin bo'lmaydi.



Download 1,22 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   16




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