Ko’p qatlamli neyron tarmoqlari reja

Yoqitilgan: Kibenko, G..: Sigmasimon funktsiyaning superpozitsiyalari bilan yaqinlashish. Boshqarish, signallar va tizimlar matematikasi 2 (1989), 303-314-betlar. Hertz, J., Krogh, A., Palmer, R.G.: Neyron hisoblash nazariyasiga kirish. Redvud shahri 1991 yil. Xopfild, J.J.: Neyron tarmoqlari va paydo bo'ladigan jamoaviy hisoblash qobiliyatlari bilan jismoniy tizimlar. PNAS 79 (1982), 2554-2558-betlar. Kleene, S.C.: Nerv tarmoqlari va chekli avtomatlarda hodisalarning tasviri. In: Shennon, L.E., MakKarti, I.. (Tahr.): Avtomatlarni o'rganish. Prinston, 1956 yil, 3-41-betlar. Makkaloch, U.S., Pitts, V.: Asab faoliyatida immanent bo'lgan g'oyalarning mantiqiy hisobi. Buqa, matematika, biofizika. 5 (1943 yil), 115-bet. Minsky, M., Papert, S..: Perseptronlar. Kembrij 1969 yil. Palm, G..: Neyron birikmalar. Sun'iy intellektga muqobil yondashuv. Berlin, Geydelberg, Nyu-York, 1982 yil. Rojas, R.: Neyron tarmoqlar nazariyasi & № 8211 tizimli kirish. Berlin, Geydelberg, Nyu-York, 1993 yil.
Ovozni aniqlash: Insonning og'zaki nutqini tan olish neyron tarmoqlar duch keladigan eng katta muammolardan biridir. Biroq so‘nggi paytlarda inson nutqini tanib olish qobiliyatidan ham oshib ketadigan sun’iy neyron tarmoqlarni yaratish muvaffaqiyatli bo‘ldi. Bu tarmoqlar faqat 11 ta sun'iy neyrondan (30 ta ulanishga ega) iborat bo'lib, ular & # 8211 boshqa tarmoqlarning "an'anaviy" neyronlaridan farq qiladi & # 8211 nafaqat signallarning intensivligiga, balki sezgir ta'sirga ham ega. tuzilmalar - bu individual neyronlar o'zgaruvchan vaqt tsikllari bilan ishlaydi va signallarni xuddi shunday tarzda gippokampdagi nerv hujayralariga uzatadi, bunda odamlarda assotsiativ o'rganish sodir bo'ladi. Mashg'ulot bosqichlaridan so'ng test sinovlarida bunday tarmoqlar fon shovqinidan ma'lum bir ovozni tanlab filtrlash bo'yicha inson qulog'idan ustun ekanligini isbotlaydi.
Neyron tarmoqlari
1-tab: Texnik neyron tarmoqlarni ishlab chiqish sikli
(sun'iy neyron tarmoqlarini qo'llashdagi eng muhim qadamlar).
0) Qancha ma'lumot? O'qituvchi signalmi? Baholash?
1) Neyron modelini tanlang
2) Ma'lumotlarni neyron kiritish vektori sifatida ko'rsatish
3) Ta'lim va sinov uchun ma'lumotlarni ajratish
4) Parametrlarni aniqlang (arxitektura, faollashtirish, o'rganish qoidasi)
5) O'zgaruvchilarni ishga tushirish
6) Tugatish mezonlarini aniqlang
7) Iteratsiyani bajaring (ko'pincha 2 bosqich: o'qitish va sinov)
8) Baholash: xatolik darajasini aniqlang
9) Agar qoniqmasangiz, 1), 2) yoki 4) ga qayting.
4) dan 8) bosqichlar qoniqarli yakuniy natijaga erishilgunga qadar tez-tez arizada bir necha marta takrorlanishi kerak.